Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80＋

JulianAvila TrentHauck 株式会社クイープ

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3,900pt/4,290円(税込)

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作品内容

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

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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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。