実践機械学習システム

本書は、実際に手を動かしながら機械学習システムを作成し、機械学習のエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生データを通してパターンを見つける方法を解説していきます。Ｐｙｔｈｏｎと機械学習の基本、ライブラリの使い方に続いて、具体的な例を通して、データセット、モデル化、レコメンドとその改良、音声や画像の処理といった、より重要な問題について解説。また、オープンソースのツールやライブラリを使いながら、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法をどのように適用するかを学び、さらに機械学習技術について、評価の方法や、それぞれを比較して最適なものを選択する方法について学びます。

目次

Ｐｙｔｈｏｎではじめる機械学習
実例を対象とした分類法入門
クラスタリング：関連のある文書を見つける
トピックモデル
クラス分類：悪い回答を判別する
クラス分類２：感情分析
回帰：レコメンド
回帰：レコメンドの改良
クラス分類３：音楽ジャンル分類
コンピュータビジョン：パターン認識
次元削減
ビッグデータ
機械学習についてさらに学ぶために

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