Ｐｙｔｈｏｎによる機械学習 予測解析の必須テクニック
Ｍｉｃｈａｅｌ Ｂｏｗｌｅｓ／著 露崎博之／訳 山本康平／訳 大草孝介／訳
発売日：2019年4月
- ページ数
- ３１６ｐ
- ISBN
- 978-4-320-12438-7
- 著者情報
- ボウルズ，マイケル（ボウルズ，マイケル）（Ｂｏｗｌｅｓ，Ｍｉｃｈａｅｌ）
機械工学の学士号・修士号、計装学の理学博士、ＭＢＡを取得。学術、技術、ビジネスなどさまざまな分野に関わっており、現在は機械学習に関するスタートアップ企業を成功に導くために、経営者、コンサルタント、顧問として活躍している。また、カリフォルニア州マウンテンビューにあるコワーキングスペース・起業インキュベータであるＨａｃｋｅｒ Ｄｏｊｏで、機械学習のコースを教えている。オクラホマ州生まれ、そこで学士号と修士号を取得した。その後、東南アジアで過ごした後、ケンブリッジ大学で理学博士を取得し、卒業後にＭＩＴのチャールズ・スターク・ドレイパー研究所に勤めた。その後ボストンを去り、南カリフォルニアのヒューズ航空機会社で通信衛星の開発に取り組んだ後、ＵＣＬＡでＭＢＡを修了した。サンフランシスコのベイエリアは移り、二つのベンチャー企業の創業者およびＣＥＯとして成功を収めた。技術と企業のスタートアップに積極的に関わっており、最近では、自動取引における機械学習の活用や、遺伝情報に基づく病気などの予測、ラボデータや人口統計学に基づく患者の病状予測、機械学習やビッグデータ関連企業のデューデリジェンスなどを行っている
露崎 博之（ツユザキ ヒロユキ）
２０１４年中央大学理工学部経営システム工学科卒業。現在、株式会社マクロミル所属。学士（工学）
山本 康平（ヤマモト コウヘイ）
２０１４年中央大学大学院理工学研究科博士前期課程修了。現在、沖電気工業株式会社所属。修士（工学）
大草 孝介（オオクサ コウスケ）
２０１２年中央大学大学院理工学研究科博士後期課程修了。現在、九州大学大学院芸術工学研究院助教。博士（工学）。専攻は計算機統計学、センサデータ解析
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商品説明
目次
第１章 予測に欠かせない二つのアルゴリズム
第２章 データを理解することによって問題を理解する
第３章 予測モデルの構築―精度、複雑さ、データ量のバランス
第４章 罰則付き線形回帰
第５章 罰則付き線形回帰を用いた予測モデル構築
第６章 アンサンブル学習
第７章 アンサンブル学習のモデル構築
商品詳細
- 出版社名
- 共立出版
- サイズ
- ２４ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｉｎ Ｐｙｔｈｏｎ
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