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 [単行本]

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 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  Ｐｙｔｈｏｎの機械学習用ライブラリの定番、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  １章　はじめに
  ２章　教師あり学習
  ３章　教師なし学習と前処理
  ４章　データの表現と特徴量エンジニアリング
  ５章　モデルの評価と改良
  ６章　アルゴリズムチェーンとパイプライン
  ７章　テキストデータの処理
  ８章　おわりに

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  ミュラー,アンドレアス・C.(ミュラー,アンドレアスC.／M¨uller,Andreas C.)
  ボン大学で、機械学習のＰｈＤを取得。コンピュータビジョンアプリの機械学習研究者としてＡｍａｚｏｎに１年間勤務したのち、ニューヨーク大学データサイエンスセンターを経て現在はコロンビア大学の講師。ここ４年間は、産業界および学術界で広く使われている機械学習ライブラリｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎのメンテナ、コアコントリビュータ、リリースマネージャーとして活躍する。広く使われている別の機械学習パッケージの開発者兼コントリビュータでもある
  
  グイド,サラ(グイド,サラ／Guido,Sarah)
  スタートアップで働くデータサイエンティスト。ニューヨーク在住。ミシガン大学大学院修了
  
  中田 秀基(ナカダ ヒデモト)
  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

• 出版社からのコメント

  バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。

• 内容紹介

  数学の知識がなくても読み進められる、理論だけでなく実践面も重視した機械学習の入門書！
  バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。Pythonの機械学習用ライブラリの大定番、scikit-learnの開発に関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。最初に実践について述べて後から理論を補強するスタイルで、理解しやすいように工夫されています。理論面と実践面のバランスが良く、モデルの評価と改善について多くの紙面を割くなど、類書にはない特徴を備えています。

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 の商品スペック