Python機械学習クックブック 第2版 [単行本]

Python機械学習クックブック 第2版 [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  Ｐｙｔｈｏｎによる機械学習を行う上で、頻繁に遭遇すると思われる２１６の問題とその解決策を紹介します。データ構造、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まで幅広い内容をカバー。この改訂版では、最新のフレームワークに対応するとともに、ニューラルネットワーク関連の項目をＰｙＴｏｒｃｈベースで大幅に増量。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  ＮｕｍＰｙベクトル、行列、配列
  データのロード
  データラングリング
  数値データの取り扱い
  カテゴリデータの取り扱い
  テキストの取り扱い
  日時データの取り扱い
  画像の取り扱い
  特徴量抽出による次元削減
  特徴量選択による次元削減
  モデルの評価
  モデル選択
  線形回帰
  決定木とフォレスト
  ｋ‐最近傍法
  ロジスティック回帰
  サポートベクタマシン
  ナイーブベイズ
  クラスタリング
  ＰｙＴｏｒｃｈのテンソルニュートラルネットワーク
  非構造化データ向けのニュートラルネットワーク
  訓練済みモデルのセーブとロード

• 出版社からのコメント

  Pythonを使った機械学習で役立つレシピを収録した書籍。改訂にあたり、PyTorchと構造化されていないデータの章を新設。

• 内容紹介

  Pythonを使った機械学習を行う上で役に立つ216のレシピを収録！
  Pythonによる機械学習を行う上で、頻繁に遭遇すると思われる216の問題とその解決策を紹介します。データ構造、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まで幅広い内容をカバー。この改訂版では、最新のフレームワークに対応するとともに、ニューラルネットワーク関連の項目をPyTorchベースで大幅に増量。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。

Python機械学習クックブック 第2版 [単行本] の商品スペック