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Pythonではじめる機械学習 scikit‐learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

出版社名 オライリー・ジャパン
出版年月 2017年5月
ISBNコード 978-4-87311-798-0
4-87311-798-4
税込価格 3,672円
頁数・縦 373P 24cm

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商品内容

要旨

Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit‐learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit‐learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。

目次

1章 はじめに
2章 教師あり学習
3章 教師なし学習と前処理
4章 データの表現と特徴量エンジニアリング
5章 モデルの評価と改良
6章 アルゴリズムチェーンとパイプライン
7章 テキストデータの処理
8章 おわりに

著者紹介

ミュラー,アンドレアス・C. (ミュラー,アンドレアスC.)   M¨uller,Andreas C.
ボン大学で、機械学習のPhDを取得。コンピュータビジョンアプリの機械学習研究者としてAmazonに1年間勤務したのち、ニューヨーク大学データサイエンスセンターを経て現在はコロンビア大学の講師。ここ4年間は、産業界および学術界で広く使われている機械学習ライブラリscikit‐learnのメンテナ、コアコントリビュータ、リリースマネージャーとして活躍する。広く使われている別の機械学習パッケージの開発者兼コントリビュータでもある
グイド,サラ (グイド,サラ)   Guido,Sarah
スタートアップで働くデータサイエンティスト。ニューヨーク在住。ミシガン大学大学院修了
中田 秀基 (ナカダ ヒデモト)  
博士(工学)。産業技術総合研究所において分散並列計算の研究に従事(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)