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【図書】 Ｐｙｔｈｏｎ機械学習クックブック

第２版 --
Ｋｙｌｅ　Ｇａｌｌａｔｉｎ ／著, Ｃｈｒｉｓ　Ａｌｂｏｎ ／著, 中田秀基 ／訳   -- オライリー・ジャパン -- ２０２４．８ -- ２４ｃｍ -- ４０７ｐ

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タイトル Ｐｙｔｈｏｎ機械学習クックブック
版情報 第２版
著者名等 Ｋｙｌｅ　Ｇａｌｌａｔｉｎ ／著, Ｃｈｒｉｓ　Ａｌｂｏｎ ／著, 中田秀基 ／訳  
出版 オライリー・ジャパン ２０２４．８
大きさ等 ２４ｃｍ ４０７ｐ
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：Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　Ｐｙｔｈｏｎ　Ｃｏｏｋｂｏｏｋ　原著第２版の翻訳
注記 索引あり
注記 サンプルデータダウンロード
著者紹介 【Ｋｙｌｅ　Ｇａｌｌａｔｉｎ】機械学習インフラのソフトウェアエンジニアで、データアナリスト、データサイエンティスト、機械学習エンジニアとして長い経験を持つ。現在はＥｔｓｙ社において機械学習プラットフォームチームのソフトウェアエンジニアを務める。（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 Ｐｙｔｈｏｎによる機械学習を行う上で、頻繁に遭遇すると思われる２１６の問題とその解決策を紹介します。データ構造、数値データ、カテゴリデータ、テキスト、画像、日時データの取り扱いといった基本から、特徴量抽出、次元削減、モデルの評価と選択、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、ｋ‐最近傍法、ＳＶＭ、ナイーブベイズ、クラスタリング、ニューラルネットワークまで幅広い内容をカバー。この改訂版では、最新のフレームワークに対応するとともに、ニューラルネットワーク関連の項目をＰｙＴｏｒｃｈベースで大幅に増量。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。
目次 ＮｕｍＰｙベクトル、行列、配列；データのロード；データラングリング；数値データの取り扱い；カテゴリデータの取り扱い；テキストの取り扱い；日時データの取り扱い；画像の取り扱い；特徴量抽出による次元削減；特徴量選択による次元削減；モデルの評価；モデル選択；線形回帰；決定木とフォレスト；ｋ‐最近傍法；ロジスティック回帰；サポートベクタマシン；ナイーブベイズ；クラスタリング；ＰｙＴｏｒｃｈのテンソルニュートラルネットワーク；非構造化データ向けのニュートラルネットワーク；訓練済みモデルのセーブとロード
ISBN(13)、ISBN 978-4-8144-0084-3　　 4-8144-0084-5
書誌番号 1124025014
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1124025014

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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 ４階自然科学 情報科学 007.1 一般書 予約受取待 - 2076888038 iLisvirtual
戸塚 公開 情報科学 007.1 一般書 貸出中 - 2076935990 iLisvirtual

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