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

資料詳細

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

所蔵

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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