著作者

Ｋｙｌｅ　Ｇａｌｌａｔｉｎ／著　Ｃｈｒｉｓ　Ａｌｂｏｎ／著　中田秀基／訳

メーカー名/出版社名

オライリー・ジャパン

出版年月

2024年8月

ISBNコード

978-4-8144-0084-3
(4-8144-0084-5)

頁数・縦

４０７Ｐ　２４ｃｍ

分類

工学／電気電子工学 ／機械学習・深層学習

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出版社の商品紹介

出版社からのコメント

Ｐｙｔｈｏｎを使った機械学習を行う上で役に立つ２１６のレシピを収録！堅調な第１版をアップデートした改訂版。Ｐｙｔｈｏｎによる機械学習を進める上で、頻繁に遭遇すると思われる２１６の問題とその解決策を紹介。データ構造、数値データ、カテゴリデータ、テキスト、画像、日時データの取り扱いといった基本から、特徴量抽出、次元削減、モデルの評価と選択、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、ｋ−最近傍法、ＳＶＭ、ナイーブベイズ、クラスタリング、ニューラルネットワークまで幅広い内容をカバー。改訂版ではＰｙＴｏｒｃｈと構造化されていないデータの章が新たに追加されました。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。

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