Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80+
Julian Avila(著)
,Trent Hauck(著)
,株式会社クイープ(著)
/impress top gearシリーズ
作品情報
必須のPython機械学習ライブラリを使いこなそう! 機械学習の各手法を80超のレシピとして幅広く解説。具体的には、次のテーマを取り上げます ― ◎機械学習の基本的な枠組み、◎モデル構築前のワークフローと前処理、◎次元削減、◎線形モデルの構築、◎ロジスティック回帰、◎距離指標によるモデル構築、◎交差検証とモデル構築後のワークフロー、◎サポートベクトルマシン、◎決定木とアンサンブル学習、◎テキストと多分類、◎ニューラルネットワーク、◎単純な評価器の作成 ― 原著 2nd Edition待望の翻訳! 本書は『scikit-learn Cookbook - Second Edition』の翻訳書です。 本書の対象読者として、機械学習のPythonプログラミングについてある程度知識または経験のある方を想定しています。
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商品情報
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - コンピュータ・インターネット
- 出版社
- インプレス
- 掲載誌・レーベル
- impress top gearシリーズ
- 書籍発売日
- 2019.03.18
- Reader Store発売日
- 2019.03.26
- ファイルサイズ
- 63.4MB
- ページ数
- 392ページ
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