Python機械学習プログラミング : 達人データサイエンティストによる理論と実践

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Python機械学習プログラミング : 達人データサイエンティストによる理論と実践 / Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳

資料種別:

電子ブック

出版情報:

[東京] : Maruzen eBook Library, [20--]

形態:

1オンラインリソース (xxxviii, 648p)

シリーズ名:

Impress top gear <BB16678810>

著者名:

ISBN:

9784295500674 [4295500674] (: electronic bk)

書誌ID:

TT00018953

子書誌情報

フルテキスト

所蔵情報

書誌詳細

その他の標題:

Python (パイソン) 機械学習 (きかいがくしゅう) プログラミング達人 (たつじん) データサイエンティストによる理論 (りろん) と実践 (じっせん)
Python machine learning : machine learning and deep learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2
Python : 機械学習プログラミング : 達人データサイエンティストによる理論と実践

注記:

原著3rd ed. (Packt pub., c2019)の翻訳
監訳: 福島真太朗
参考文献あり
索引: p637-648
原資料の版表示: 第3版
原資料の出版事項: 東京 : インプレス , 2020.10

タイトルのヨミ:

Python キカイガクシュウプログラミング : タツジンデータサイエンティストニヨルリロントジッセン

著者名ヨミ:

クイープ
フクシマ, シンタロウ

主題:

プログラミング(コンピュータ); 機械学習

言語:

日本語

目次情報:

「データから学習する能力」をコンピュータに与える

分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練

分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用

データ前処理—よりよい訓練データセットの構築

次元削減でデータを圧縮する

モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス

アンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ

機械学習の適用1—感情分析

機械学習の適用2—Webアプリケーション

回帰分析—連続値をとる目的変数の予測

クラスタ分析—ラベルなしデータの分析

多層人工ニューラルネットワークを一から実装

ニューラルネットワークの訓練をTensorFlowで並列化する

TensorFlowのメカニズム

画像の分類—ディープ畳み込みニューラルネットワーク

系列データのモデル化—リカレントニューラルネットワーク

新しいデータの合成—敵対的生成ネットワーク

複雑な環境での意思決定—強化学習

「データから学習する能力」をコンピュータに与える

分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練

分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用

データ前処理—よりよい訓練データセットの構築

次元削減でデータを圧縮する

モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス

続きを見る

概要:

本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、強化学習などを取り上げ、scikit‐learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13〜16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大 … きく飛躍できる一冊です。続きを見る

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