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みんなのレビュー7件

みんなの評価3.8

評価内訳

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7 件中 1 件~ 7 件を表示

2016/06/01 14:06

投稿元:ブクログ

トピック分析(LDA)、ナイーブベイズでテキスト分類、wavデータからFFTやMFCCで特徴抽出してジャンル分類、次元削除など。集合知プログラミングででてこなかったとこを中心に読んだ。sckit-learnを主にもちいいて解説されてて実行しながらできてよい。データセットのダウンロードが回線的に厳しくそこはどうにかならんもんかと思う。この手の本ではよくあることだけど。

2015/02/14 18:53

投稿元:ブクログ

推薦者 情報システム工学科 前田 康成 先生

*図書館の所蔵状況はこちらから確認できます*
http://opac.lib.kitami-it.ac.jp/webopac/catdbl.do?pkey=BB50104020&initFlg=_RESULT_SET_NOTBIB

2015/12/19 12:18

投稿元:ブクログ

プログラミング言語のPythonを使って機械学習の概要をみていく構成。

すでにデータの整形や処理に関してはAPIが提供されていることがわかった。本書の中では、関連文書分析、感情分析、レコメンドのための相関分析、音楽ジャンルを抽出するための分析、画像処理のための特徴量抽出の手法等々、幅広く、情報が提供されいる。

本書では、機械学習で何ができるのか?の概要をつかむことができ、重要なこととしては、処理をする前のデータの整形、適切な処理(アルゴリズム)の選択は向いていなければ方針を変えてアプローチを繰り返すこと等、現実的な内容。

ただ、処理内容の背景については、本書では触れられていないことが多く、この本だけでは、消化不良。

読後感としては、これからもAPIがどんどん用意されるであろうから、やりたいことに合わせて、どの処理を選択していくか、その処理の裏側がどのように行われているか、どのようなデータを前提に処理が実行されるのかをより深く知っていくことが重要だなと。

2015/10/26 14:05

投稿元:ブクログ

Pythonでもって機械学習の基礎を実践的に体得させることに眼目を置いた書。丁寧で読みやすい解説が付いているが、線形代数とPython(あるいはプログラミング)の基礎的な知識に関しては暗黙のうちに要求されている。ただ、とにかく内容が堅苦しくなくネットにも多くの読者による奮闘記が転がっているので気楽に機械学習に親しむ(実際に完遂しようとすると骨が折れるのであるが)コンテンツとしては他の情報媒体等と比しても優れている。(技術経営戦略学専攻)

配架場所:工2号館図書室、工3号館図書室
請求記号:007.13:R35

◆東京大学附属図書館の所蔵情報はこちら
https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_details/?reqCode=fromlist&lang=0&amode=11&bibid=2003240656&opkey=B147995500523745&start=1&totalnum=1&listnum=0&place=&list_disp=20&list_sort=6&cmode=0&chk_st=0&check=0

2015/07/21 15:44

投稿元:ブクログ

近年のビッグデータ解析に必要と思われる技術
の一つは機械学習です。

OPACへ⇒https://www.opac.lib.tmu.ac.jp/webopac/catdbl.do?pkey=BB02228716&initFlg=_RESULT_SET_NOTBIB

2015/01/21 23:21

投稿元:ブクログ

scikit-learnというパッケージを使えばpythonでこのようにして機械学習ができるのですよというイントロダクションのような本。
アルゴリズムの詳細や実装、理論などにはそんなに深く立ち入らない。
開発者向けの本ではないし、これで機械学習の特定のどれかを学ぶというのも違う。学習のための特徴抽出にフォーカスがある。
載っているpythonのコード断片はかなり凝った書き方で解りにくい

2016/01/01 09:20

投稿元:ブクログ

機械学習についてpythonのライブラリを使いながら解説してくれる本. 機械学習は, 入力データのチューニングはまだまだプロフェッショナルな人の力が必要な技術というところがわかり, その上でどのように実践して機械学習を活用していくというところに重点が置かれた本.

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