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ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門 (機械学習スタートアップシリーズ)

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ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門 = Introduction to Machine Learning from Scratch with Python

(機械学習スタートアップシリーズ)

Call No. (NDL)
M121-M271
Bibliographic ID of National Diet Library
030584765
Material type
図書
Author
八谷大岳 著
Publisher
講談社
Publication date
2020.8
Material Format
Paper
Capacity, size, etc.
349p ; 21cm
NDC
007.13
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Detailed bibliographic record

Summary, etc.：

機械学習アルゴリズムを徹底マスター！　ｎｕｍｐｙとｐａｎｄａｓのみのコーディングで、実装力がスキルアップ。コードはＷｅｂ公開(Provided by: 出版情報登録センター（JPRO）)

Author introduction：

八谷 大岳 和歌山大学システム工学部 講師(Provided by: 出版情報登録センター（JPRO）)

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Table of Contents

Provided by：出版情報登録センター（JPRO）

  • 第1章 機械学習とは何か 1.1 機械学習の位置づけ 1.2 機械学習が広まった理由 1.3 機械学習の種類と方法 1.4 機械学習の応用例 第2章 Python入門 2.1 Python環境の構築 2.2 変数と標準出力 2.3 データ構造 2.4 グラフのプロット 2.5 for文とif文 2.6 関数とオブジェクト指向 2.7 OpenAI 第3章 数学のおさらい 3.1 線形代数 3.2 最適化 3.3 確率 3.4 統計 第4章 回帰分析 4.1 線形回帰分析 4.2 一般化線形モデル（ロジスティック回帰分析） 第5章 分類 5.1 回帰と分類 5.2 線形判別分析 5.3 サポートベクトルマシン 5.4 確率的分類（ナイーブベイズ法） 5.5 決定木 第6章 カーネルモデル 6.1 非線形な分類境界の例 6.2 カーネルモデル 6.3 カーネル関数とカーネルトリック 6.4 カーネル関数の例 6.5 線形モデルからカーネルモデルへの拡張 6.6 交差検証法を用いたモデル選択 第7章 ニューラルネットワーク 7.1 ニューラルネットワークとは 7.2 2層のニューラルネットワーク 7.3 3層のニューラルネットワーク 7.4 Pythonによるニューラルネットワークの実装 7.5 ニューラルネットワークの課題と拡張 7.6 多クラス分類への応用 7.7 手描き文字の画像分類 7.8 多クラス分類の評価方法 第8章 強化学習 8.1 教師あり学習と強化学習 8.2 動物の行動学習 8.3 強化学習の定式化 8.4 Q学習法 第9章 教師なし学習 9.1 主成分分析 9.2 因子分析 9.3 クラスター分析

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Bibliographic Record

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Paper Digital

Material Type
図書
ISBN
978-4-06-520612-6
Title
ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門
Title Transcription
ゼロ カラ ツクル パイソン キカイ ガクシュウ プログラミング ニュウモン
Author/Editor
八谷大岳 著
Series Title
機械学習スタートアップシリーズ
Author Heading
八谷, 大岳 ハチヤ, ヒロタカ ( 01139513 )Authorities
Publication, Distribution, etc.
東京 : 講談社
Publication Date
2020.8
Publication Date (W3CDTF)
2020