いちばんやさしいPython機械学習の教本 人気講師が教える業務で役立つ実践ノウハウ（インプレス） [電子書籍]

いちばんやさしいPython機械学習の教本 人気講師が教える業務で役立つ実践ノウハウ（インプレス） の 商品概要

• 注目を集めるPython（パイソン）を使った機械学習の、実践的な基礎が学べる解説書です。小さいサンプルプログラム（bot）に機能を追加しながらデータ収集から前処理、学習、予測、評価まで周辺技術も含めた機械学習の全体像が学べます。本書のサンプルプログラムは、すべて本書のサポートページからダウンロードできます。本書はこんな人におすすめです。Pythonの入門書を読み終えた人、Pythonを使った機械学習に触れてみたい人、業務で役立つ実践的なノウハウが知りたい人、など。
  

• 目次

  表紙
  著者プロフィール
  はじめに
  本書の読み方
  目次
  Chapter 1 機械学習について知ろう
  Lesson 01 機械学習とは何かを知りましょう
  Lesson 02 今、機械学習が注目されている理由を知りましょう
  Lesson 03 機械学習と関連する技術を知りましょう
  Lesson 04 データ収集について知りましょう
  Lesson 05 前処理について知りましょう
  Lesson 06 機械学習の手法について知りましょう
  Lesson 07 機械学習のアルゴリズムの種類を知りましょう
  Lesson 08 PoCについて理解しましょう
  Lesson 09 機械学習の精度について理解しましょう
  Lesson 10 機械学習システムを運用する仕組みを理解しましょう
  Lesson 11 本書での学習の仕方を理解しましょう
  Chapter 2 機械学習の開発環境を準備しよう
  Lesson 12 Pythonをインストールしましょう
  Lesson 13 学習用のフォルダーと仮想環境を作成しましょう
  Lesson 14 Jupyter Notebookをインストールしましょう
  Lesson 15 Jupyter Notebookの使い方を覚えましょう
  Lesson 16 Pythonを書くためのエディタを用意しましょう
  Lesson 17 pybotについて知りましょう
  Lesson 18 pybotの仕組みを知りましょう
  Chapter 3 スクレイピングでデータを収集しよう
  Lesson 19 スクレイピングについて知りましょう
  Lesson 20 スクレイピングに使用するライブラリを知りましょう
  Lesson 21 Webページを取得してみましょう
  Lesson 22 Webページをスクレイピングしましょう
  Lesson 23 少し難しいスクレイピングに挑戦しましょう
  Lesson 24 複数のWebページからデータを集めましょう
  Lesson 25 スクレイピングしたデータを検索するコマンドを作りましょう
  Lesson 26 スクレイピングを行うときの注意点を理解しましょう
  Chapter 4 日本語の文章を生成しよう
  Lesson 27 テキスト処理について知りましょう
  Lesson 28 日本語を形態素解析してみましょう
  Lesson 29 自然言語処理で使用されるモデルやアルゴリズムを知りましょう
  Lesson 30 マルコフ連鎖について知りましょう
  Lesson 31 日本語のデータを用意しましょう
  Lesson 32 マルコフ連鎖用の辞書データを作成しましょう
  Lesson 33 マルコフ連鎖で文章を自動生成しましょう
  Lesson 34 文章データを取得して前処理をしましょう
  Lesson 35 大量の文章データから文章生成用の辞書データを生成しましょう
  Lesson 36 文章を自動生成するbotコマンドを作成しましょう
  Chapter 5 手書きの文字を認識しよう
  Lesson 37 手書き文字認識について知りましょう
  Lesson 38 必要なライブラリをインストールしましょう
  Lesson 39 scikit-learnのデータセットを使ってみましょう
  Lesson 40 読み込んだ画像を表示してみましょう
  Lesson 41 UCIの手書き数字データセットを学習させてみましょう
  Lesson 42 自分で手書きした文字を読み込みましょう
  Lesson 43 Pillowを使って手書き文字を前処理しましょう
  Lesson 44 NumPyを使って画像をndarrayに変換しましょう
  Lesson 45 自分で手書きした文字を予測させてみましょう
  Lesson 46 分類モデルの精度を評価してみましょう
  Lesson 47 複数のモデルを比較してよりよいモデルを選びましょう
  Lesson 48 学習済みモデルを作ってみましょう
  Lesson 49 pybotへ組み込んでみましょう
  Chapter 6 表形式のデータを前処理しよう
  Lesson 50 必要なライブラリをインストールしましょう
  Lesson 51 pandasでファイルを読み込んでみましょう
  Lesson 52 pandasで表データから行を取り出してみましょう
  Lesson 53 DataFrameから列を取り出して操作してみましょう
  Lesson 54 Indexを使ってDataFrameを変形してみましょう
  Lesson 55 DataFrameからデータを検索してみましょう
  Lesson 56 データを可視化してみましょう
  Lesson 57 気温の検索コマンドをpybotに組み込みましょう
  Chapter 7 データを予測する回帰分析を学ぼう
  Lesson 58 回帰分析について知りましょう
  Lesson 59 緯度から気温を予測してみましょう
  Lesson 60 説明変数を追加してみましょう
  Lesson 61 回帰分析のモデルを比べてみましょう
  Lesson 62 pybotが未知の地点の気温を予測できるように改良しましょう
  Chapter 8 機械学習の次のステップ
  Lesson 63 機械学習の学習をサポートするWebサイトを知りましょう
  Lesson 64 書籍を読み、コミュニティに参加しましょう
  機械学習用語集
  Jupyter Notebookのショートカットキー
  索引
  本書サンプルコードのダウンロードについて
  奥付
  

いちばんやさしいPython機械学習の教本 人気講師が教える業務で役立つ実践ノウハウ（インプレス） の商品スペック