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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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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インプレス, 2020.10
第3版
- Other Title
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Python machine learning
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 : 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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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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007.13||43c,007.13||43d,007.13||43b,007.13||43a,007.13||43W70268,W70269,W70267,W70266,W70265
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University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
007.13-R1710020014292
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Etchujima library, Tokyo University of Marine Science and Technology工流通工学
007.1/R17/2020202050597
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Etchujima library, Tokyo University of Marine Science and Technology工流通情報システム
007.1/R17/2020202150190
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Institute of Materials and Systems for Sustainability, Nagoya University未来材料研
007.13||R12106179
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Note
原著3rd ed. (Packt pub., c2019) の翻訳
監訳: 福島真太朗
参考文献あり
索引: p637-648
Description and Table of Contents
Description
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訓練
- 分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
- データ前処理—よりよい訓練データセットの構築
- 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
- クラスタ分析—ラベルなしデータの分析
- 多層人工ニューラルネットワークを一から実装
- ニューラルネットワークの訓練をTensorFlowで並列化する
- TensorFlowのメカニズム
- 画像の分類—ディープ畳み込みニューラルネットワーク
- 系列データのモデル化—リカレントニューラルネットワーク
- 新しいデータの合成—敵対的生成ネットワーク
- 複雑な環境での意思決定—強化学習
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