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目次
表紙 注意書き まえがき 本書の見方 ●第0章 Python基本文法の復習 0.1 ようこそ機械学習の世界へ 0.2 Python基本文法の習熟度を確認する練習問題 0.3 確認用練習問題の解答 ■■第I部 ようこそ機械学習の世界へ ●第1章 AIと機械学習 1.1 人工知能(AI)とは 1.2 機械学習とは 1.3 第1章のまとめ 1.4 練習問題 1.5 練習問題の解答 ●第2章 機械学習に必要な基礎統計学 2.1 データの種類 2.2 基本統計量 2.3 統計学でよく使われるグラフ 2.4 第2章のまとめ 2.5 練習問題 2.6 練習問題の解答 ●第3章 機械学習によるデータ分析の流れ 3.1 目的の明確化 3.2 データの収集と前処理 3.3 モデルの選択と学習 3.4 モデルの評価 3.5 第3章のまとめ 3.6 練習問題 3.7 練習問題の解答 ●第4章 機械学習の体験 4.1 きのこ派とたけのこ派に分類する 4.2 pandas超入門 4.3 データの前処理 4.4 モデルの準備と機械学習の実行 4.5 モデルの評価 4.6 モデルの保存 4.7 第4章のまとめ 4.8 練習問題 4.9 練習問題の解答 ■■第II部 教師あり学習の理解を深めよう 第II部で新たに学ぶトピック一覧 ●第5章 分類1:アヤメの判別 5.1 アヤメの花を分類する 5.2 データの前処理 5.3 モデルの作成と学習 5.4 モデルの評価 5.5 決定木の図の作成 5.6 第5章のまとめ 5.7 練習問題 5.8 練習問題の解答 ●第6章 回帰1:映画の興行収入の予測 6.1 映画の興行収入を予測する 6.2 データの前処理 6.3 モデルの作成と学習 6.4 モデルの評価 6.5 回帰式による影響度の分析 6.6 第6章のまとめ 6.7 練習問題 6.8 練習問題の解答 ●第7章 分類2:客船沈没事故での生存予測 7.1 客船沈没事故から生き残れるかを予測 7.2 データの前処理 7.3 モデルの作成と学習 7.4 モデルの評価 7.5 決定木における特徴量の考察 7.6 第7章のまとめ 7.7 練習問題 7.8 練習問題の解答 ●第8章 回帰2:住宅の平均価格の予測 8.1 住宅平均価格を予測する 8.2 データの前処理 8.3 モデルの作成と学習 8.4 モデルの評価とチューニング 8.5 第8章のまとめ 8.6 練習問題 8.7 練習問題の解答 ●第9章 教師あり学習の総合演習 9.1 第II部で学習した内容のまとめ 9.2 練習問題:金融機関のキャンペーン分析 ■■第III部 中級者への最初の1歩を踏み出そう ●第10章 より実践的な前処理 10.1 さまざまなデータの読み込み 10.2 より高度な欠損値の処理 10.3 より高度な外れ値の処理 10.4 第10章のまとめ 10.5 練習問題 10.6 練習問題の解答 ●第11章 さまざまな教師あり学習:回帰 11.1 リッジ回帰 11.2 ラッソ回帰 11.3 回帰木 11.4 第11章のまとめ 11.5 練習問題 11.6 練習問題の解答 ●第12章 さまざまな教師あり学習:分類 12.1 ロジスティック回帰 12.2 ランダムフォレスト 12.3 アダブースト 12.4 第12章のまとめ 12.5 練習問題 12.6 練習問題の解答 ●第13章 さまざまな予測性能評価 13.1 回帰の予測性能評価 13.2 分類の予測性能評価 13.3 K分割交差検証 13.4 第13章のまとめ 13.5 練習問題 13.6 練習問題の解答 ●第14章 教師なし学習1:次元の削減 14.1 次元削減の概要 14.2 データの前処理 14.3 主成分分析の実施 14.4 結果の評価 14.5 第14章のまとめ 14.6 練習問題 14.7 練習問題の解答 ほか
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書誌情報
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- 資料種別
- 図書
- ISBN
- 978-4-295-00994-8
- タイトルよみ
- スッキリ ワカル パイソン ニ ヨル キカイ ガクシュウ ニュウモン
- 著者・編者
- 須藤秋良 著フレアリンク 監修
- 出版事項
- 出版年月日等
- 2020.10
- 出版年(W3CDTF)
- 2020
- 数量
- 662p