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書誌情報サマリ

書名

scikit‐learn活用レシピ80+　Python機械学習ライブラリ 　(impress top gear)

著者名 Julian Avila／著 Trent Hauck／著 クイープ／訳
出版者 インプレス
出版年月 2019.3
請求記号 0071/00455/

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0237700422一般和書２階開架パソコン在庫 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00455/
書名 scikit‐learn活用レシピ80+　Python機械学習ライブラリ 　(impress top gear)
著者名 Julian Avila／著 　 Trent Hauck／著 　 クイープ／訳
出版者 インプレス
出版年月 2019.3
ページ数 32,358p
大きさ 24cm
シリーズ名 impress top gear
ISBN 978-4-295-00574-2
原書名 原タイトル:Scikit‐learn cookbook 原著第2版の翻訳
分類 00713
一般件名 機械学習 　 プログラミング(コンピュータ)
書誌種別 一般和書
内容紹介 機械学習の実装で幅広く使用されるPythonライブラリのひとつ「scikit‐learn」。一連の基本作法をはじめ、前処理や次元削減といったテーマ毎に多数のテクニックを解説。サンプルコードはダウンロード可能。
タイトルコード 1001810108747

要旨 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。
目次 機械学習の枠組みを理解する―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―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―ＰＣＡから性能テストまで
線形モデル―線形回帰からＬＡＲＳまで
ロジスティック回帰―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―ｋ‐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―モデルの選択から永続化まで
サポートベクトルマシン―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


内容細目表：

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