出版社内容情報
Pythonを使った機械学習を行う上で役に立つ200のレシピを収録したクックブック!Pythonを使った機械学習を行う上で役に立つ200のレシピを収録したクックブック!
Pythonを使った機械学習で頻繁に遭遇すると思われる200の問題とその解決方法を紹介。扱う内容は、データ構造（ベクトル、行列、配列）、数値データ、カテゴリデータ、テキスト、イメージ、日付と時刻の処理、特徴量抽出、次元削減、モデルの評価と選択、線形回帰、論理回帰、木構造、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、訓練モデルの保存と読み込みなど、幅広く多岐にわたります。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。
Chris Albon［クリス アルボン］
著・文・その他
中田 秀基［ナカダ ヒデモト］
翻訳
内容説明
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２００超の問題とその解決策を紹介。幅広い内容をカバー。巻末に日本語版付録「日本語テキストの取り扱い」を収録。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。
目次
ベクトル、行列、配列
データのロード
データラングリング
数値データの取り扱い
カテゴリデータの取り扱い
テキストの取り扱い
日時データの取り扱い
画像の取り扱い
特徴量抽出による次元削減
特徴量選択による次元削減〔ほか〕
著者等紹介
アルボン，クリス［アルボン，クリス］ ［Ａｌｂｏｎ，Ｃｈｒｉｓ］
博士号を持つデータサイエンティスト。定量的政治学と統計学的学習、人工知能、ソフトウェア工学の分野で数十年の経験がある。人工知能関連のＮｅｗ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ社を創設。その前は危機対策および人道的支援を行う非営利団体Ｕｓｈａｈｉｄｉで働いていた。データサイエンスのＰｏｄｃａｓｔ「Ｐａｒｔｉａｌｌｙ Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ」を配信していた
中田秀基［ナカダヒデモト］
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。極真空手初段（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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感想・レビュー
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悟
