ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎデータ分析実装ハンドブック 実データに合わせて最適な予測モデルを作る
発売日：2019年11月
- ページ数
- ４８９ｐ
- ISBN
- 978-4-7980-5542-8
- 著者情報
- 毛利 拓也（モウリ タクヤ）
大学院時代は量子コンピュータの量子ビットの理論モデルを研究し、卒業後は会計系コンサルティングファームでシステム導入プロジェクトをリード
北川 廣野（キタガワ コヤ）
東京理科大学で量子ドット・量子細線の研究に従事、理学修士。現在、会社に勤務しつつ、博士課程でＣＳの研究に従事している
澤田 千代子（サワダ チヨコ）
プログラミングスクールＦＣ∞ＫＩＤｓ主催。慶応義塾大学ＳＦＣ研究所所員、湘南工科大学講師（非常勤）。ＳＥ・ＡＩエンジニアを経てフリーに転身、現在は主にプログラミングやデータサイエンスの講師をつとめている
谷 一徳（タニ カズノリ）
サイバーブレイン株式会社代表取締役社長。ＡＩや量子コンピュータを始めとする最先端技術がオンラインで学べるＡＩ Ａｃａｄｅｍｙを運営。これまでに３，０００名を超える方々を中心に機械学習やプログラミングを教える
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商品説明
ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎはデータ分析に使用する機械学習アルゴリズムのフレームワークです。本書によって機械学習アルゴリズムの数式と実装を理解し、データに合わせた最適な予測モデルを作成できます。データ分析が初めてのＰｙｔｈｏｎユーザーに、機械学習アルゴリズムを数式と図解を多用して丁寧に解説し、わかりやすいサンプルを使ってデータ分析の手法を紹介する入門書です。データ分析ツールＪｕｐｙｔｅｒ Ｎｏｔｅｂｏｏｋ対応。
目次
第１章 機械学習とは何か
第２章 ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎと開発環境
第３章 回帰
第４章 分類
第５章 クラスタリング
第６章 次元削減
第７章 モデルの評価
第８章 Ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、実データ分析
第９章 ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ ＡＰＩ
商品詳細
- シリーズ名
- Ｐｙｔｈｏｎライブラリ定番セレクション
- 出版社名
- 秀和システム新社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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