Python機械学習プログラミング

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Python機械学習プログラミング / Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳

資料種別:

電子ブック

出版情報:

KinoDen

形態:

1オンラインリソース (xxxix, 670p)

シリーズ名:

Impress top gear <BB16678810>

著者名:

ISBN:

9784295504689 [4295504688] (PyTorch&scikit-learn編 : electronic bk)

書誌ID:

TT00020416

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
Machine learning with PyTorch and scikit-learn

注記:

原著 (Packt pub., c2022)の翻訳
監訳: 福島真太朗
参考文献あり
索引: p657-670
アクセス: WWWによる
原資料の出版事項: 東京 : インプレス , 2022.12

タイトルのヨミ:

Python キカイガクシュウプログラミング

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—感情分析

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〔ほか〕

「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

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概要:

本書は、機械学習の手法全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。一から実装することでモデルの仕組みをより具体的に理解でき、PyTorchやscikit‐learnのライブラリを使うことでより簡単に実装できることを示します。PyTorchについてはその仕組みから説き、自然言語処理やグラフニューラルネットワークなどの実装を解説。機械学習の理論と実践について幅広く探求するための一冊となっています。

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