本, Chris Albon

によって Chris Albon

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内容紹介 Pythonによる機械学習を進める上で、頻繁に遭遇すると思われる200超の問題とその解決策を紹介。データ構造(ベクトル、行列、配列)、数値データ、カテゴリデータ、テキスト、画像、日時データの取り扱いといったデータ分析の基本から、特徴量抽出、次元削減、モデルの評価と選択、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、k-最近傍法、SVM、ナイーブベイズ、クラスタリング、ニューラルネットワーク、訓練済みモデルのセーブとロードなど、幅広い内容をカバー。巻末に日本語版付録「日本語テキストの取り扱い」を収録。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。 内容（「BOOK」データベースより） Pythonによる機械学習を進める上で、頻繁に遭遇すると思われる200超の問題とその解決策を紹介。幅広い内容をカバー。巻末に日本語版付録「日本語テキストの取り扱い」を収録。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。 著者について Chris Albon(クリス・アルボン):博士号を持つデータサイエンティスト。定量的政治学と統計学的学習、人工知能、ソフトウェア工学の分野で数十年の経験がある。人工知能関連のNew Knowledge社を創設。その前は危機対策および人道的支援を行う非営利団体Ushahidiで働いていた。データサイエンスのPodcast「Partially Derivative」を配信していた。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) アルボン,クリス 博士号を持つデータサイエンティスト。定量的政治学と統計学的学習、人工知能、ソフトウェア工学の分野で数十年の経験がある。人工知能関連のNew Knowledge社を創設。その前は危機対策および人道的支援を行う非営利団体Ushahidiで働いていた。データサイエンスのPodcast「Partially Derivative」を配信していた 中田/秀基 博士(工学)。産業技術総合研究所において分散並列計算の研究に従事。極真空手初段(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

ファイル名 : python機械学習クックブック.pdf

以下は、Python機械学習クックブックに関する最も有用なレビューの一部です。 この本を購入する/読むことを決定する前にこれを検討することができます。