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scikit-learn活用レシピ80+ Python機械学習ライブラリ (impress top gear) [ ジュリアン・アビラ ]

JANコード: 9784295005742

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Python機械学習ライブラリ impress top gear ジュリアン・アビラ トレント・ホーク インプレスサイキット ラーン カツヨウ レシピ ハチジュウ プラス アビラ,ジュリアン ホーク,トレント 発行年月:2019年03月 予約締切日:2019年02月21日 ページ数:392p サイズ:単行本 ISBN:9784295005742 原著2nd Edition アビラ,ジュリアン(Avila,Julian) 金融とコンピュータービジョンを活動フィールドとするプログラマー兼データサイエンティスト。マサチューセッツ工科大学(MIT)卒。大学では数学を専攻し、量子力学コンピューターを研究 ホーク,トレント(Hauck,Trent) データサイエンティスト。カンザス大学で学士号と大学院の学位を取得(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 機械学習の枠組みを理解するーNumPyからパイプラインまで/モデル構築前のワークフローと前処理ーサンプルデータの作成から確率的勾配降下法まで/次元削減ーPCAから性能テストまで/線形モデルー線形回帰からLARSまで/ロジスティック回帰ーデータの読み込みからパイプラインまで/距離指標を使ったモデルの構築ーkーmeans法からk近傍法まで/交差検証とモデル構築後のワークフローーモデルの選択から永続化まで/サポートベクトルマシンー線形SVMからサポートベクトル回帰まで/決定木アルゴリズムとアンサンブル学習/テキスト分類と多クラス分類/ニューラルネットワーク/単純な推定器の作成 一連の基本作法から、前処理、次元削減、線形モデル、交差検証、SVM、アンサンブル、テキスト分析、多分類、ニューラルネットワークまで、各種テクニックを幅広く解説。 本 パソコン・システム開発 その他

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