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【図書】 ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ活用レシピ８０＋

Ｐｙｔｈｏｎ機械学習ライブラリ -- ｉｍｐｒｅｓｓ　ｔｏｐ　ｇｅａｒ --
Ｊｕｌｉａｎ　Ａｖｉｌａ ／著, Ｔｒｅｎｔ　Ｈａｕｃｋ ／著, クイープ ／訳   -- インプレス -- ２０１９．３ -- ２４ｃｍ -- ３２，３５８ｐ

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タイトル ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ活用レシピ８０＋
副書名 Ｐｙｔｈｏｎ機械学習ライブラリ
シリーズ名 ｉｍｐｒｅｓｓ　ｔｏｐ　ｇｅａｒ
著者名等 Ｊｕｌｉａｎ　Ａｖｉｌａ ／著, Ｔｒｅｎｔ　Ｈａｕｃｋ ／著, クイープ ／訳  
出版 インプレス ２０１９．３
大きさ等 ２４ｃｍ ３２，３５８ｐ
分類 007.13
件名 機械学習 , プログラミング（コンピュータ）
注記 原タイトル：Ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ　Ｃｏｏｋｂｏｏｋ　原著第２版の翻訳
注記 索引あり
著者紹介 【Ｊｕｌｉａｎ　Ａｖｉｌａ】金融とコンピュータービジョンを活動フィールドとするプログラマー兼データサイエンティスト。マサチューセッツ工科大学（ＭＩＴ）卒。大学では数学を専攻し、量子力学コンピューターを研究。（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）
要旨 一連の基本作法から、前処理、次元削減、線形モデル、交差検証、ＳＶＭ、アンサンブル、テキスト分析、多分類、ニューラルネットワークまで、各種テクニックを幅広く解説。
目次 機械学習の枠組みを理解する―ＮｕｍＰｙからパイプラインまで；モデル構築前のワークフローと前処理―サンプルデータの作成から確率的勾配降下法まで；次元削減―ＰＣＡから性能テストまで；線形モデル―線形回帰からＬＡＲＳまで；ロジスティック回帰―データの読み込みからパイプラインまで；距離指標を使ったモデルの構築―ｋ‐ｍｅａｎｓ法からｋ近傍法まで；交差検証とモデル構築後のワークフロー―モデルの選択から永続化まで；サポートベクトルマシン―線形ＳＶＭからサポートベクトル回帰まで；決定木アルゴリズムとアンサンブル学習；テキスト分類と多クラス分類；ニューラルネットワーク；単純な推定器の作成
ISBN(13)、ISBN 978-4-295-00574-2　　 4-295-00574-6
書誌番号 1113673105
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1113673105

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所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 書庫 007.1/776 一般書 利用可 - 2064418338 iLisvirtual

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