Pythonではじめる機械学習 : scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

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Pythonではじめる機械学習 : scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

アンドレアス・C・ミュラー, サラ・グイド著 ; 中田秀基訳

オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2017.5

タイトル別名

Introduction to machine learning with Python : a guide for data scientists

Pythonではじめる機械学習 : scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

タイトル読み

Python デ ハジメル キカイ ガクシュウ : scikit-learn デ マナブ トクチョウリョウ エンジニアリング ト キカイ ガクシュウ ノ キソ

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注記

原著 (O'Reilly, c2017) の翻訳

内容説明・目次

内容説明

Ｐｙｔｈｏｎの機械学習用ライブラリの定番、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。

目次

  • １章　はじめに
  • ２章　教師あり学習
  • ３章　教師なし学習と前処理
  • ４章　データの表現と特徴量エンジニアリング
  • ５章　モデルの評価と改良
  • ６章　アルゴリズムチェーンとパイプライン
  • ７章　テキストデータの処理
  • ８章　おわりに

「BOOKデータベース」 より

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