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1.

図書
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1. Kaggleで勝つデータ分析の技術
門脇大輔 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2019.10  xvi, 407p ; 23cm
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第1章 : 分析コンペとは?
第2章 : タスクと評価指標
第3章 : 特徴量の作成
第4章 : モデルの作成
第5章 : モデルの評価
第6章 : モデルのチューニング
第7章 : アンサンブル
付録
第1章 : 分析コンペとは?
第2章 : タスクと評価指標
第3章 : 特徴量の作成
2.

図書
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2. 入門Rによる予測モデリング : 機械学習を用いたリスク管理のために
岩沢宏和, 平松雄司著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2019.11  xiv, 256p ; 21cm
所蔵情報: loading…
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第1部 予測モデリングの一般事項 : 予測モデリングとは何か
予測モデリングの基本概念
予測モデリングの基本手順
第2部 実用へのヒントと代表的手法の例 : Rを予測モデリングで使う際のヒント
データの準備
データの前処理からEDAまでの実例
予測モデリング用のモデル
モデルの選択・評価の実例
分類問題の実例
第3部 補章と付録 : ハイブリッドな正則化GLMのパッケージaglmの紹介
Rの環境準備
R言語の初歩
第1部 予測モデリングの一般事項 : 予測モデリングとは何か
予測モデリングの基本概念
予測モデリングの基本手順
概要: リスクとは「不確定」かつ「避けたい」ものです。そうしたリスクを、データサイエンスの発達した現代においてどのように統計的に扱うべきであるか、その基本作法をまとめて伝えます。
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