Python機械学習クックブック

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Python機械学習クックブック

Kyle Gallatin, Chris Albon著 ; 中田秀基訳

オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2024.8

第2版

タイトル別名

Machine learning with Python cookbook : practical solutions from preprocessing to deep learning

Python機械学習クックブック

タイトル読み

Python キカイ ガクシュウ クックブック

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注記

原著第2版 (O'Reilly Media, 2023) の翻訳

参考資料あり

内容説明・目次

内容説明

Ｐｙｔｈｏｎによる機械学習を行う上で、頻繁に遭遇すると思われる２１６の問題とその解決策を紹介します。データ構造、数値データ、カテゴリデータ、テキスト、画像、日時データの取り扱いといった基本から、特徴量抽出、次元削減、モデルの評価と選択、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、ｋ‐最近傍法、ＳＶＭ、ナイーブベイズ、クラスタリング、ニューラルネットワークまで幅広い内容をカバー。この改訂版では、最新のフレームワークに対応するとともに、ニューラルネットワーク関連の項目をＰｙＴｏｒｃｈベースで大幅に増量。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。

目次

  • ＮｕｍＰｙベクトル、行列、配列
  • データのロード
  • データラングリング
  • 数値データの取り扱い
  • カテゴリデータの取り扱い
  • テキストの取り扱い
  • 日時データの取り扱い
  • 画像の取り扱い
  • 特徴量抽出による次元削減
  • 特徴量選択による次元削減
  • モデルの評価
  • モデル選択
  • 線形回帰
  • 決定木とフォレスト
  • ｋ‐最近傍法
  • ロジスティック回帰
  • サポートベクタマシン
  • ナイーブベイズ
  • クラスタリング
  • ＰｙＴｏｒｃｈのテンソルニュートラルネットワーク
  • 非構造化データ向けのニュートラルネットワーク
  • 訓練済みモデルのセーブとロード

「BOOKデータベース」 より

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