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| 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 | オンラインで読む |
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| 著者 Andreas C. Muller, Sarah Guido | |
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説明 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 によって Andreas C. Muller, Sarah Guido
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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)を読んだ 01 September, 2017
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で、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 の役立つカスタマーレビューとレビュー評価をご覧ください。ユーザーの皆様からの正直で公平な製品レビューをお読みください。
今回は、「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」という本を一通り学習したので、それについての概要と説明を行いたいと思います。 本の概要について. 出版社：オライリー・ジャパン
Pythonの機械学習用ライブラリの大定番、scikit-learnの開発に関わる著者が、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。最初に実践について述べて後から理論を補強するスタイルで、理解しやすいように工夫されています。理論面と実践面のバランスが良く、モデル ...
同じ目的で私が買った本のうち、実践的な機械学習アプリケーションを作るのにはこの本が一番役に立った。 この本はscikit-learnフレームワークを初めて学ぶのに最適で、個人的には、このフレームワークは最高に素晴らしい機械学習のツールだと思っている。
バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。Pythonの機械学習用ライブラリの大定番、scikit-learnの開発に関わる著者が、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。最初に実践について述べて後から理論 ...
正式な書名は『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』。Pythonのライブラリscikit-learnを使って機械学習を行う方法が詳細に解説されている。 目次は以下の通り。全392ページ。 1章 はじめに; 2章 教師あり学習
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 ...
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のレビューをしてみました。機械学習のアルゴリズムやモデルの評価手法、また特徴量エンジニアリング等についても網羅的に学ぶことができます。サブタイトルにもある ...
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 Andreas C. Muller オライリージャパン / 3672円 ( 2017-05-25 ) 内容としては交差検定のやり方が丁寧に説明されていてよかったのと、色々なアルゴリズムのパラメータを振るとどういう挙動を示すのかがきちんと説明 ...
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 参加者. 桐本 宙輝; 積田 祥宜
先日購入した機械学習の本「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」を読了したので感想をさらりと。 機械学習の初歩を学ぶために購入した教材【オンライン教材】【書籍】 全体的な感想
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/Andreas C．Müller/Sarah Guido/中田 秀基（コンピュータ・it・情報科学） - 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。
3 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 ; 4 まとめ; やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~ 機械学習 おすすめ書籍 その1 概要. 金額：¥2,786円 著者：LINE Fukuoka株式会社 ...
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実践 Deep Learning ―PythonとTensorFlowで学ぶ次世代の機械学習アルゴリズム; scikit-learn. 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; Pytorch. PyTorchで始める深層学習 ――数式なしで基礎から実装まで
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Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門 4.2 (996件の評価) コース評価は、コースの品質を公正かつ正確に反映するように、個々の受講生による評価に加えて、評価の時期や信頼性など複数の基準をもとに算出されます。
特徴量エンジニアリングとは？ 機械学習モデルの性能を向上させるために、新しい特徴量を追加、既存の特徴量の表現を変更、不要な特徴量の削除などをし、最良のデータとなるように模索すること。. ワンホットエンコーディング (one-hot-encoding). カテゴリ変数を機械学習モデルが理解できる ...
「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」 Andreas , Sarah Guido 著 オライリー・ジャパン 2017 ダミー変換 や、 回帰分析 の代わりに 決定木 を使って非線形の変化を解析する方法、 カーネル法 が、汎用的な方法として紹介されています。
Pythonで使えるオープンソースの機械学習ライブラリをまとめています。機械学習、深層学習（ディープラーニング）を実装する上で効率良く実装することができます。多くの企業でも使われているライブラリなので、ぜひ試しに利用してみてください。