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[BOOKデータベースより]
Python言語プログラム多数掲載。機械学習の次のトレンドを体感!!
第0章 機械学習の基礎と環境設定
第1章 ビッグデータ解析と機械学習(ビッグデータ解析とは;重回帰分析とは)
第2章 機械学習(サポートベクトル回帰SVR;カーネルリッジ回帰KRR;ナイーブ・ベイズsklearn.naive_bayes機械学習;決定木分類器DecisionTreeClassifier;近傍法;確率的勾配降下法SGDClassifier;ディープラーニングニューラルネットワークkeras)
第3章 アンサンブル機械学習(アダブースト(Adaboost);ランダムフォーレスト(RandomForest);エキストラツリー(ExtraTree);エキストラツリーズ(ExtraTrees);グラディエントブースティング(GradientBoosting);バッギング(Bagging);多数決分類器(VotingClassfier))
第4章 アンサンブル機械学習の応用事例(クレジットカードのデフォルトの学習;赤ワインの品質を判別できる人工ソムリエ)
第5章 OpenCVと畳み込みニューラルネットワーク(OpenCVと人工知能;畳み込みニューラルネットワークで絵画を生成)
ポスト深層学習!!次のトレンドは機械学習の“良いとこ取り”。実際にプログラムを動かしながら体感できる!!
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