Scikit-learn活用レシピ80+ : Python機械学習ライブラリ
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Scikit-learn活用レシピ80+ : Python機械学習ライブラリ
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インプレス, 2019.3
- Other Title
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Scikit-learn cookbook : over 80 recipes for machine learning in python with scikit-learn
Python (パイソン) 機械学習 (きかいがくしゅう) ライブラリscikit-learn (サイキットラーン) 活用 (かつよう) レシピ80+ (ハチジュウプラス)
Python (パイソン) 機械学習 (きかいがくしゅう) ライブラリ : scikit-learn (サイキットラーン) 活用 (かつよう) レシピ80+ (ハチジュウプラス)
Python機械学習ライブラリ : scikit-learn活用レシピ80+
Python機械学習ライブラリ : scikit-learn活用レシピ80+
scikit-learn活用レシピ80+ : Python機械学習ライブラリ
- Title Transcription
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Scikit-learn カツヨウ レシピ 80+ : Python キカイ ガクシュウ ライブラリ
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University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
007.13-A9610019006215
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Note
原著2nd ed. (Packt pub., c2017)の翻訳
Description and Table of Contents
Description
一連の基本作法から、前処理、次元削減、線形モデル、交差検証、ＳＶＭ、アンサンブル、テキスト分析、多分類、ニューラルネットワークまで、各種テクニックを幅広く解説。
Table of Contents
- 機械学習の枠組みを理解する—ＮｕｍＰｙからパイプラインまで
- モデル構築前のワークフローと前処理—サンプルデータの作成から確率的勾配降下法まで
- 次元削減—ＰＣＡから性能テストまで
- 線形モデル—線形回帰からＬＡＲＳまで
- ロジスティック回帰—データの読み込みからパイプラインまで
- 距離指標を使ったモデルの構築—ｋ‐ｍｅａｎｓ法からｋ近傍法まで
- 交差検証とモデル構築後のワークフロー—モデルの選択から永続化まで
- サポートベクトルマシン—線形ＳＶＭからサポートベクトル回帰まで
- 決定木アルゴリズムとアンサンブル学習
- テキスト分類と多クラス分類
- ニューラルネットワーク
- 単純な推定器の作成
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