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目次
表紙 商標・サンプルコード・正誤表 口絵 謝辞 著者/レビュー担当者紹介 はじめに 第1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える/1.1 データを知識に変える「知能機械」 第2章 分類問題―単純な機械学習アルゴリズムのトレーニング/2.1 人工ニューロン―機械学習の前史 第3章 分類問題―機械学習ライブラリscikit-learnの活用 第4章 データ前処理―よりよいトレーニングセットの構築/4.1 欠測データへの対処 第5章 次元削減でデータを圧縮する/5.1 主成分分析による教師なし次元削減 第6章 モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス 第7章 アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ/7.1 アンサンブルによる学習 第8章 機械学習の適用1―感情分析 第9章 機械学習の適用2―Webアプリケーション/9.1 学習済みのscikit-learn推定器をシリアライズする 第10章 回帰分析―連続値をとる目的変数の予測/10.1 線形回帰 第11章 クラスタ分析―ラベルなしデータの分析/11.1 k-means法を使った類似度によるオブジェクトのグループ化 第12章 多層人工ニューラルネットワークを一から実装/12.1 人工ニューラルネットワークによる複雑な関数のモデル化 第13章 ニューラルネットワークのトレーニングをTensorFlowで並列化 第14章 TensorFlowのメカニズムと機能 第15章 画像の分類―ディープ畳み込みニューラルネットワーク/15.1 畳み込みニューラルネットワークの構成要素 第16章 系列データのモデル化―リカレントニューラルネットワーク 本章と本書のまとめ 付録A Jupyter Notebookの基本的な使用方法/A.1 インストールと起動 A.2 ノートブックの作成と保存 A.3 セルの入力と実行 A.4 他のフォーマットへの変換 A.5 拡張機能 A.6 参考文献 付録B matplotlibによる可視化の基礎/B.1 pyplotを用いた可視化 B.2 描画対象のFigureの明示 B.3 複数の図のプロット B.4 アニメーションの作成 B.5 日本語フォントの設定 付録C 行列の固有分解の基礎/C.1 行列によるベクトルの回転 C.2 固有ベクトル:行列を掛けても向きが変化しないベクトル C.3 行列の階数(ランク) C.4 参考文献 索引 プロフィール/STAFF LIST 奥付
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書誌情報
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- 資料種別
- 図書
- ISBN
- 978-4-295-00337-3
- タイトルよみ
- パイソン キカイ ガクシュウ プログラミング : タツジン データ サイエンティスト ニ ヨル リロン ト ジッセン
- 著者・編者
- Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili 著クイープ 訳福島真太朗 監訳
- 版
- 第2版
- シリーズタイトル
- 著者標目
- 福島, 真太朗, 1981- フクシマ, シンタロウ, 1981- ( 001183898 )典拠
- 出版事項
- 出版年月日等
- 2018.3