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機械学習のための特微量エンジニアリング その原理とPythonによる実践 オライリー・ジャパン
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機械学習のための特微量エンジニアリング その原理とPythonによる実践 オライリー・ジャパン

アリス・チャン(著者), アマンダ・カサリ(著者), ホクソエム(訳者)

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機械学習のための特微量エンジニアリング その原理とPythonによる実践 オライリー・ジャパン

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商品詳細

内容紹介
販売会社/発売会社 オーム社
発売年月日 2019/02/23
JAN 9784873118680

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商品レビュー

4

5件のお客様レビュー

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2021/10/11
  • ネタバレ

※このレビューにはネタバレを含みます

特徴量エンジニアリングについて概観をつかむべく読書。 メモ ・機械学習の実践とはつまるところ特徴量エンジニアリングを行うこと ・

Posted by ブクログ

2020/03/08

データ分析の初心者から中級者に向け、機械学習のフェーズの中でも特徴量エンジニアリングに特化して書かれた一冊。 機械学習に関する書籍は数多く出版されているものの、広く浅く書かれる傾向にあるので個々の要素は極一部しか記述されていないことが多い。 前処理はその最たる例であり、データ分...

データ分析の初心者から中級者に向け、機械学習のフェーズの中でも特徴量エンジニアリングに特化して書かれた一冊。 機械学習に関する書籍は数多く出版されているものの、広く浅く書かれる傾向にあるので個々の要素は極一部しか記述されていないことが多い。 前処理はその最たる例であり、データ分析の大多数を占めるフェーズでありながら書籍によって書かれている内容がマチマチだった。 特徴量エンジニアリングについて網羅的に解説されており、上級者にとっては既知の内容だろうが初心者が全体観を掴むのに適している。 より実践的な内容を望むのであれば、『Kaggleで勝つデータ分析の技術』が詳しい

Posted by ブクログ

2020/01/31

セクション7.3のk-meansによるクラス分類用の特徴量生成の項が面白い。機械学習の使い方も意外と自由だというのが分かる。TO

Posted by ブクログ

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