ｓｃｉｋｉｔーｌｅａｒｎデータ分析実装ハンドブック

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Ｐｙｔｈｏｎライブラリ定番セレクション　

秀和システム新社
毛利拓也　北川廣野　澤田千代子　谷一徳　

• 価格: 3,520円（本体3,200円＋税）
• 発行年月: 2019年11月
• 判型: Ａ５
• ISBN: 9784798055428

内容情報

[BOOKデータベースより]

ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎはデータ分析に使用する機械学習アルゴリズムのフレームワークです。本書によって機械学習アルゴリズムの数式と実装を理解し、データに合わせた最適な予測モデルを作成できます。データ分析が初めてのＰｙｔｈｏｎユーザーに、機械学習アルゴリズムを数式と図解を多用して丁寧に解説し、わかりやすいサンプルを使ってデータ分析の手法を紹介する入門書です。データ分析ツールＪｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋ対応。

第１章　機械学習とは何か
第２章　ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎと開発環境
第３章　回帰
第４章　分類
第５章　クラスタリング
第６章　次元削減
第７章　モデルの評価
第８章　Ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、実データ分析
第９章　ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ　ＡＰＩ

[日販商品データベースより]

実データに合わせて最適な予測モデルを作ることのできるPythonライブラリのscikit-learn解説書です。本書は他の実装本とは異なり、アルゴリズムの解説に敢えて数式を採用し、実装で指定するハイパーパラメータと数式の関係が分かるよう工夫しました。また、ハイパーパラメータの値を増減し、そのときの予測の変化も紙面が許す限り記載しました。本書は不動産価格の予測やワイン品種の分類で使用する典型的なデータセットだけでなく、より実践的なデータ分析が学べるよう、タイタニック、気温、MovieLensのデータセットを採用しています。これらのデータセットを用いて、前処理から予測モデル作成までの分析例を実例で紹介します。