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一般和書
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ぞうしょじょうほう

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しょしじょうほうサマリ

本のだいめい

Pythonではじめる機械学習　scikit‐learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

書いた人の名前 Andreas C.Müller／著 Sarah Guido／著 中田秀基／訳
しゅっぱんしゃ オライリー・ジャパン
しゅっぱんねんげつ 2017.5
本のきごう 0071/00349/

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No. としょかん 本のばんごう 本のしゅるい 本のばしょ くわしいばしょ せいげん じょうたい
1 鶴舞0237164090一般和書２階開架パソコン貸出中 

かんれんしりょう

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しょししょうさい

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本のきごう 0071/00349/
本のだいめい Pythonではじめる機械学習　scikit‐learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
書いた人の名前 Andreas C.Müller／著 　 Sarah Guido／著 　 中田秀基／訳
しゅっぱんしゃ オライリー・ジャパン
しゅっぱんねんげつ 2017.5
ページすう 15,373p
おおきさ 24cm
ISBN 978-4-87311-798-0
はじめのだいめい 原タイトル:Introduction to machine learning with Python
ぶんるい 00713
いっぱんけんめい 機械学習 　 プログラミング(コンピュータ)
本のしゅるい 一般和書
ないようしょうかい Pythonの機械学習用ライブラリ「scikit‐learn」を使った機械学習の方法をステップバイステップ方式で解説。「特徴量エンジニアリング」「モデルの評価と改善」については特に詳しく説明する。
タイトルコード 1001710015726

ようし Ｐｙｔｈｏｎの機械学習用ライブラリの定番、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。
もくじ １章　はじめに
２章　教師あり学習
３章　教師なし学習と前処理
４章　データの表現と特徴量エンジニアリング
５章　モデルの評価と改良
６章　アルゴリズムチェーンとパイプライン
７章　テキストデータの処理
８章　おわりに
ちょしゃじょうほう ミュラー，アンドレアス・Ｃ．
　ボン大学で、機械学習のＰｈＤを取得。コンピュータビジョンアプリの機械学習研究者としてＡｍａｚｏｎに１年間勤務したのち、ニューヨーク大学データサイエンスセンターを経て現在はコロンビア大学の講師。ここ４年間は、産業界および学術界で広く使われている機械学習ライブラリｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎのメンテナ、コアコントリビュータ、リリースマネージャーとして活躍する。広く使われている別の機械学習パッケージの開発者兼コントリビュータでもある(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)
グイド，サラ
　スタートアップで働くデータサイエンティスト。ニューヨーク在住。ミシガン大学大学院修了(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)
中田 秀基
　博士（工学）。産業技術総合研究所において分散並列計算の研究に従事(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)


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