機械学習のための「前処理」入門

著者

• 足立, 悠 アダチ, ハルカ

書誌事項

機械学習のための「前処理」入門

足立悠著

リックテレコム, 2019.6

タイトル別名

機械学習のための前処理入門

タイトル読み

キカイ ガクシュウ ノ タメ ノ「マエショリ」ニュウモン

注記

お勧め書籍: p299

内容説明・目次

内容説明

データ分析技術の中心には、分析アルゴリズムやモデリング手法があります。しかし実務の現場では、むしろ「前処理」の重要性に直面します。その方法は「分析目標」と「データ形式」によって異なり、そこからどのように特徴量を作り出すかで、機械学習の成否が左右されます。本書では「予測」を分析目標とし、構造化データ、画像データ、時系列データ、自然言語について、機械学習における前処理の手順を紹介。演習問題を経て、Ｐｙｔｈｏｎによる実装までを体験します。データ分析のフレームワークＣＲＩＳＰ‐ＤＭに沿って実装を進めるので、実務に近い形で前処理のテクニックが身に付きます。

目次

• 第１章　データ分析・活用を始めるために
• 第２章　データ分析のプロセスと環境
• 第３章　構造化データの前処理
• 第４章　構造化データの前処理（２）
• 第５章　画像データの前処理
• 第６章　時系列データの前処理
• 第７章　自然言語データの前処理
• 付録　Ａｐｐｅｎｄｉｘ

「BOOKデータベース」 より

詳細情報

• NII書誌ID(NCID): BB28327438
• ISBN:
  • 9784865941968
• 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
• 出版地: 東京
• ページ数/冊数: 303p
• 大きさ: 24cm
• 分類:
  • NDC8 : 007.1
  • NDC9 : 007.13
  • NDC10 : 007.13
• 件名:
  • BSH : 機械学習
  • NDLSH : データ処理