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

Bibliographic Information

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, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳

(Impress top gear)

インプレス, 2018.3

第2版

Other Title

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 machine learning : machine learning and deep learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow

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

Title Transcription

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

Available at  / 212 libraries

Note

原著2nd ed. (Packt pub., c2017)の翻訳

監訳: 福島真太朗

参考文献あり

索引: p571-584

Description and Table of Contents

Description

本書では、機械学習の各コンセプトについて、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit‐learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応しました。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。

Table of Contents

  • 「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—単純な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〔ほか〕

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