フリーライブラリで学ぶ機械学習入門
著者
書誌事項
フリーライブラリで学ぶ機械学習入門
秀和システム, 2017.3
- タイトル別名
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Machine learning guide
機械学習入門 : フリーライブラリで学ぶ
- タイトル読み
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フリー ライブラリ デ マナブ キカイ ガクシュウ ニュウモン
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注記
文献: p343-344
その他の著者: 菊田遥平, 谷田和章, 森本哲也
内容説明・目次
内容説明
機械学習の本当がわかる“動かして学ぶ体験入門書”。人工知能、ＡＩ、評判分析、画像認識、価格分析と売り上げ、顧客分類、レコメンデーションなどで大活躍する機械学習やディープラーニングを、Ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、Ｋｅｒａｓなどで学ぶ。
目次
- 第１章 機械学習の理解
- 第２章 予測モデルを作ってみよう
- 第３章 クラスタリング入門
- 第４章 トピックモデル入門—潜在ディリクレ分配法
- 第５章 レコメンデーション入門
- 第６章 評判分析入門
- 第７章 画像認識入門
- 第８章 ディープラーニング理論編
- 第９章 ディープラーニング実践編
「BOOKデータベース」 より