Python機械学習プログラミング : 達人データサイエンティストによる理論と実践

書誌事項

Python機械学習プログラミング : 達人データサイエンティストによる理論と実践

Sebastian Raschka著 ; クイープ訳

(Impress top gear)

インプレス, 2016.7

タイトル別名

Python machine learning : unlock deeper insights into machine leaning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics

Python (パイソン) 機械学習 (きかいがくしゅう) プログラミング達人 (たつじん) データサイエンティストによる理論 (りろん) と実践 (じっせん)

Python : 機械学習プログラミング : 達人データサイエンティストによる理論と実践

タイトル読み

Python キカイ ガクシュウ プログラミング : タツジン データ サイエンティスト ニヨル リロン ト ジッセン

大学図書館所蔵 件 / 285

注記

原著 (Packt Pub., c2015) の翻訳

監訳: 福島真太朗

参考文献あり

索引: p423-428

内容説明・目次

内容説明

機械学習とは、データから学習した結果をもとに、新たなデータに対して判定や予測を行うことです。すでにさまざまな機械学習の方法が開発されています。本書では、そうした方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Pythonプログラミングによる実装法を説明していきます。初期の機械学習アルゴリズムから取り上げ、終盤ではディープラーニングについても見ていきます。機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。

目次

  • 「データから学習する能力」をコンピュータに与える
  • 分類問題—機械学習アルゴリズムのトレーニング
  • 分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
  • データ前処理—よりよいトレーニングセットの構築
  • 次元削減でデータを圧縮する
  • モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
  • アンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ
  • 機械学習の適用1—感情分析
  • 機械学習の適用2—Webアプリケーション
  • 回帰分析—連続値をとる目的変数の予測
  • クラスタ分析—ラベルなしデータの分析
  • ニューラルネットワーク—画像認識トレーニング
  • ニューラルネットワーク—数値計算ライブラリTheanoによるトレーニングの並列化

「BOOKデータベース」 より

関連文献: 1件中  1-1を表示

詳細情報

ページトップへ