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- カテゴリ：一般
- 発売日：2019/04/27
- 出版社： 共立出版
- サイズ：２４ｃｍ／３１６ｐ
- 利用対象：一般
- ISBN：978-4-320-12438-7
- 国内送料無料
紙の本
Ｐｙｔｈｏｎによる機械学習 予測解析の必須テクニック
著者 Ｍｉｃｈａｅｌ Ｂｏｗｌｅｓ （著）,露崎 博之 （訳）,山本 康平 （訳）,大草 孝介 （訳）
さまざまなデータから未来を予測する“回帰問題”や“分類問題”に焦点を当て、多くのＰｙｔｈｏｎのコードと共に、機械学習の効率的なアルゴリズムを紹介。「なぜ、どのように役立つ...
Ｐｙｔｈｏｎによる機械学習 予測解析の必須テクニック
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商品説明
さまざまなデータから未来を予測する“回帰問題”や“分類問題”に焦点を当て、多くのＰｙｔｈｏｎのコードと共に、機械学習の効率的なアルゴリズムを紹介。「なぜ、どのように役立つのか」という実践的な視点を重視して解説。【「TRC MARC」の商品解説】
「ビッグデータ」，「データサイエンティスト」，「AI」といった言葉がよく聞かれ，日々蓄積されるさまざまなデータの利活用が推進されている昨今，「機械学習」は，これらの言葉と切っても切れない存在となっている。
本書は，さまざまなデータから未来を予測する“回帰問題”や“分類問題”に焦点を当て，多くのPythonのコードとともに，機械学習の効率的なアルゴリズムを取り上げていく。アルゴリズムがどのように振る舞うかをプログラムから理解し，結果を適切に解釈できるよう，動作を理解するためのコードと，実践で利用する最適化されたコードの2種類を用意し，また無償で入手可能なデータセットに対してアルゴリズムを適用し，その実行結果から解釈の仕方に至るまでを丁寧に解説している。
実際に手を動かしながら読み進めていくことで，データ解析に必要な考え方を一通り身につけることができる，データ解析の入門書として格好の1冊となろう。
［原著名：Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis］【商品解説】
目次
- 第1章 予測に欠かせない二つのアルゴリズム
- 1.1 なぜこの二つのアルゴリズムは便利なのか？
- 1.2 罰則付き線形回帰とは？
- 1.3 アンサンブル法とは？
- 1.4 使用するアルゴリズムの決め方
- 1.5 予測モデルを構築するプロセス
- 1.6 章の内容と依存関係
- 1.7 本章のまとめ
- 第2章 データを理解することによって問題を理解する
著者紹介
Ｍｉｃｈａｅｌ Ｂｏｗｌｅｓ
- 略歴
- 〈Ｍｉｃｈａｅｌ Ｂｏｗｌｅｓ〉オクラホマ州生まれ。機械工学の学士号・修士号、計装学の理学博士、ＭＢＡを取得。経営者、コンサルタント、顧問として活躍。
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