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

著者

• Raschka, Sebastian
• Mirjalili, Vahid
• クイープ クイープ
• 福島, 真太朗 フクシマ, シンタロウ

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, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳

（Impress top gear）

インプレス, 2018.3

第2版

タイトル別名

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

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

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

詳細情報

• NII書誌ID(NCID): BB25736237
• ISBN:
  • 9784295003373
• 出版国コード: ja
• タイトル言語コード: jpn
• 本文言語コード: jpn
• 原本言語コード: eng
• 出版地: 東京
• ページ数/冊数: xxxviii, 584p
• 大きさ: 24cm
• 分類:
  • NDC8 : 007.1
  • NDC9 : 007.13
  • NDC10 : 007.13
  • NDLC : M121
• 件名:
  • BSH : 機械学習
  • BSH : プログラミング(コンピュータ)
  • NDLSH : 機械学習
  • NDLSH : プログラミング(コンピュータ)
• 親書誌ID:
  • BB16678810