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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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商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社／発売会社 | オライリー・ジャパン/オーム社 |
| 発売年月日 | 2017/05/25 |
| JAN | 9784873117980 |
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商品レビュー
4.5
9件のお客様レビュー
私が機械学習を初めて学ぶときに読んだ本。機械学習の基礎的な理論や実装が分かりやすく学べる良書で、何十回と読みこんだ。 今ではバージョンも古く、また現在はtensorflowやpytorchなどが主流となり、scikit-learn単独で開発することは稀になった。それでも、機械学習...
私が機械学習を初めて学ぶときに読んだ本。機械学習の基礎的な理論や実装が分かりやすく学べる良書で、何十回と読みこんだ。 今ではバージョンも古く、また現在はtensorflowやpytorchなどが主流となり、scikit-learn単独で開発することは稀になった。それでも、機械学習の基礎をしっかり学ぶ意味で本書の価値はまだまだあると思う。
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・参考図書指定科目：「AIプログラミング」 ＜OPAC＞ https://opac.jp.net/Opac/NZ07RHV2FVFkRq0-73eaBwfieml/j3aYOw8ALjDsRKyHyGYgPo9c15/description.html
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特徴量エンジニアリングを詳説 分析モデルのライブラリの紹介にとどまらず、 ハイパーパラメータをいくつか変えて予測精度を評価している。 他の分析モデルと比較して優劣を解説している 翻訳者が読みやすい文章にしてくれている。 分析モデルの数式の解説は最低限。 P87 勾配ブースティ...
特徴量エンジニアリングを詳説 分析モデルのライブラリの紹介にとどまらず、 ハイパーパラメータをいくつか変えて予測精度を評価している。 他の分析モデルと比較して優劣を解説している 翻訳者が読みやすい文章にしてくれている。 分析モデルの数式の解説は最低限。 P87 勾配ブースティング P91 カーネル法 P95 カーネルトリック P159 t-SNE P343 LDA
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