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
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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
（Impress top gear）
インプレス, 2016.7
- タイトル別名
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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
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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
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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
