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, 2018.3
第2版
- タイトル別名
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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
- 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
内容説明・目次
内容説明
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。
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—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〕
「BOOKデータベース」 より
