Python機械学習クックブック
Author(s)
Bibliographic Information
Python機械学習クックブック
オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2024.8
第2版
- Other Title
-
Machine learning with Python cookbook : practical solutions from preprocessing to deep learning
Python機械学習クックブック
- Title Transcription
-
Python キカイ ガクシュウ クックブック
Available at 119 libraries
Search this Book/Journal
Note
原著第2版 (O'Reilly Media, 2023) の翻訳
Description and Table of Contents
Description
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。
Table of Contents
- 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
by "BOOK database"