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Pythonではじめる機械学習 scikit‐learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2017/05/25
  • 出版社: オライリー・ジャパン
  • サイズ:24cm/373p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-87311-798-0
  • 国内送料無料
専門書

紙の本

Pythonではじめる機械学習 scikit‐learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

著者 Andreas C.Müller (著),Sarah Guido (著),中田 秀基 (訳)

Pythonの機械学習用ライブラリ「scikit‐learn」を使った機械学習の方法をステップバイステップ方式で解説。「特徴量エンジニアリング」「モデルの評価と改善」につ...

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Pythonではじめる機械学習 scikit‐learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

3,672(税込)

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商品説明

Pythonの機械学習用ライブラリ「scikit‐learn」を使った機械学習の方法をステップバイステップ方式で解説。「特徴量エンジニアリング」「モデルの評価と改善」については特に詳しく説明する。【「TRC MARC」の商品解説】

数学の知識がなくても読み進められる、理論だけでなく実践面も重視した機械学習の入門書!
バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。Pythonの機械学習用ライブラリの大定番、scikit-learnの開発に関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。最初に実践について述べて後から理論を補強するスタイルで、理解しやすいように工夫されています。理論面と実践面のバランスが良く、モデルの評価と改善について多くの紙面を割くなど、類書にはない特徴を備えています。【商品解説】

数学の知識がなくても読み進められる、理論だけでなく実践面も重視した機械学習の入門書!

バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。Pythonの機械学習用ライブラリの大定番、scikit-learnの開発に関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。最初に実践について述べて後から理論を補強するスタイルで、理解しやすいように工夫されています。理論面と実践面のバランスが良く、モデルの評価と改善について多くの紙面を割くなど、類書にはない特徴を備えています。【本の内容】

著者紹介

Andreas C.Müller

略歴
〈Andreas C.Müller〉ボン大学で機械学習のPhDを取得。コロンビア大学講師。
〈Sarah Guido〉ミシガン大学大学院修了。スタートアップで働くデータサイエンティスト。

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