資料詳細

  • 1 件中、 1 件目

【図書】 ＬｉｇｈｔＧＢＭ予測モデル実装ハンドブック

モデル評価・精度改善・可視化実務活用のための -- Ｐｙｔｈｏｎライブラリ定番セレクション --
毛利拓也 ／著   -- 秀和システム -- ２０２３．６ -- ２１ｃｍ -- ３５９ｐ

資料詳細

タイトル ＬｉｇｈｔＧＢＭ予測モデル実装ハンドブック
副書名 モデル評価・精度改善・可視化実務活用のための ハンズオン形式で学べるからよくわかる
シリーズ名 Ｐｙｔｈｏｎライブラリ定番セレクション
著者名等 毛利拓也 ／著  
出版 秀和システム ２０２３．６
大きさ等 ２１ｃｍ ３５９ｐ
分類 007.13
件名 機械学習 , アルゴリズム
注記 文献あり　索引あり
注記 クラウド実行環境Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙ対応
著者紹介 大学院で量子コンピュータの素子となる量子ビットの理論モデルを研究、論文を執筆し修了。ＳＩｅｒではエンジニアとして、基幹システム（ＳＡＰ）の開発運用プロジェクトに従事。コンサルティング会社ではＩＴコンサルタントとして開発運用プロジェクトなどをリード。ＡＩスタートアップではプロジェクトマネージャーとしてＭＬＯｐｓ基盤の構築プロジェクトなどをリード。（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 勾配ブースティングの理論と実装を学ぶ！ＬｉｇｈｔＧＢＭは勾配ブースティングの１つで大規模データを学習でき、高精度の予測モデルを実装できます。本書は予測モデルの実装方法の解説だけでなく、モデルの運用で必要になる特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータ最適化、予測値可視化などの実装方法を解説しています。また、決定木→ＸＧＢｏｏｓｔ→ＬｉｇｈｔＧＢＭへの発展についても、数式を基に丁寧に解説しています。
目次 第１章　予測モデルの概要（予測モデル；機械学習アルゴリズム　ほか）；第２章　回帰の予測モデル（データ理解；線形回帰　ほか）；第３章　分類の予測モデル（データ理解；ロジスティック回帰　ほか）；第４章　回帰の予測モデル改善（データ理解；線形回帰　ほか）；第５章　ＬｉｇｈｔＧＢＭへの発展（回帰木の計算量；回帰木の勾配ブースティング　ほか）
ISBN(13)、ISBN 978-4-7980-6761-2　　 4-7980-6761-X
書誌番号 1122062424
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1122062424

ページの先頭へ

所蔵

所蔵は 1 件です。現在の予約件数は 4 件です。

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 ４階自然科学 情報科学 15 007.1 一般書 貸出中 - 2074763254 iLisvirtual

ページの先頭へ