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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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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

アンドレアス・C.ミュラー(著者), サラ・グイド(著者), 中田秀基(訳者)

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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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Pythonではじめる機械学習

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みんなの感想まとめ
  • Python機械学習入門
  • scikit-learn実践理論
  • 数学不要初心者向け
  • 特徴量エンジニアリング解説
  • モデル評価改善手法
  • コード例豊富実践的
  • 学習ステップバイステップ
  • 理論実践バランス良好
  • 機械学習基礎知識習得
  • データ分析スキル向上

機械学習の基礎をしっかりと学べる入門書で、特にPythonとscikit-learnを用いた実践的なアプローチが特徴です。数学的な知識がなくても理解できるように配慮されており、理論と実践のバランスが絶妙です。具体的なコード例や、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータの調整を通じて、実際の予測精度の評価が行える点が魅力的です。著者の経験に基づく解説は、初心者でも安心して読み進められるもので、機械学習の基礎を固めるのに役立ちます。古典的な手法から最新の技術に至るまで、幅広い内容が網羅されており、機械学習の理解を深める一助となるでしょう。

※この内容はAIが作成したものであり、ブックオフ公式オンラインストアの見解や意図を示すものではありません。

2024/12/07

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。

Posted by ブクログ

2024/04/03

・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

Posted by ブクログ

2023/10/29

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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