見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑【PDF版】

翔泳社(出版社) , 秋庭伸也(著) , 杉山阿聖(著) , 寺田学(著) , 加藤公一(監修)

商品番号
155660
販売状態
発売中
納品形態
会員メニューよりダウンロード
発売日
2019年04月17日
ISBN
9784798155661
データサイズ
約19.0MB
制限事項
印刷可・テキストのコピー可
キーワード
プログラミング  アルゴリズム  人工知能  電子書籍【PDF版】  機械学習

販売価格:¥2,894(税込)

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機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる!

「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか?本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いながら解説をした機械学習の入門書です。
いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムが図を通してわかりやすく解説をしています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。
これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。

【本書の特徴】
・複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる
・オールカラーで機械学習の図をたくさん掲載
・各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載しているので、見るだけでなく試すこともできる
・仕組みだけでなく、実際の使い方や注意点もわかる

【本書で紹介するアルゴリズム】
LinearRegression
Lasso、Ridge、ElasticNet
LogisticRegression
LinearSVC
SVC
NaiveBayes
EnsembleRegressors
NeuralNetwork
kNN
Abstract
PCA
SVD
NMF
LDA
0clustering
k-means
gaussian-mixture
LLE
t-SNE

PDF版のご利用方法

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1.機械学習とは
 1-1機械学習の概要
 1-2機械学習のステップ
2.機械学習図鑑(教師あり学習)
 01 線形回帰
 02 正則化
 03 ロジスティック回帰
 04 サポートベクトルマシン
 05 サポートベクトルマシン(カーネル法)
 06 ナイーブベイズ
 07 ランダムフォレスト
 08 ニューラルネットワーク
 09 kNN
3.機械学習図鑑(教師なし学習)
 10 PCA
 11 LSA
 12 NMF
 13 LDA
 14 k-means
 15 混合ガウス
 16 LLE
 17 t-SNE
4.評価方法および各種データの扱い
 4-1 評価方法
 4-2 テキスト処理
 4-3 画像処理
5.環境構築
 5-1 Python 3のインストール
 5-2 仮想環境
 5-3 パッケージインストール
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