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紙の本
Kaggleで勝つデータ分析の技術
著者 門脇 大輔 (著),阪田 隆司 (著),保坂 桂佑 (著),平松 雄司 (著)
テーブルデータ形式のデータを扱う分析コンペで勝つためのテキスト。特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、暗黙知やポイントについても取り上げなが...
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商品説明
テーブルデータ形式のデータを扱う分析コンペで勝つためのテキスト。特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、暗黙知やポイントについても取り上げながら、最新のテクニックや事例を解説する。【「TRC MARC」の商品解説】
データサイエンスの認知の高まりとともに、データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え、多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく、実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。
そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために、現時点で最新のものを整理して本書にまとめました。特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、一般的な書籍ではあまり言及されない暗黙知やポイントについて記述しています。分析コンペにこれから参加してみたい方、あるいはもっと上を目指したい方だけでなく、実務で予測モデルの精度を上げたいという方にも参考になる情報が多いでしょう。【商品解説】
目次
- 第1章 分析コンペとは?
- 1.1 分析コンペって何?
- 1.1.1 何をするものか
- 1.1.2 予測結果の提出と順位表(Leaderboard)
- 1.1.3 チームでの参加
- 1.1.4 入賞賞金・特典
- 1.2 分析コンペのプラットフォーム
- 1.2.1 Kaggle
- 1.2.2 Rankings(ランキング・称号制度)
- 1.2.3 Kernel
著者紹介
門脇 大輔
- 略歴
- 〈門脇大輔〉Kaggle Competitions Master。日本アクチュアリー会正会員。
〈阪田隆司〉Kaggle Competitions Grandmaster。
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