Python 機械学習クックブック
説明
Python を使って機械学習を行う上で有用な「問題と解決策のパターン」を 200 個以上紹介した書籍です。
訳書で、オリジナルのタイトルは「 Machine Learning with Python Cookbook 」です。
目次
はじめに
1章 ベクトル、行列、配列
2章 データのロード
3章 データラングリング
4章 数値データの取り扱い
5章 カテゴリデータの取り扱い
6章 テキストの取り扱い
7章 日時データの取り扱い
8章 画像の取り扱い
9章 特徴量抽出による次元削減
10章 特徴量選択による次元削減
11章 モデルの評価
12章 モデル選択
13章 線形回帰
14章 決定木とフォレスト
15章 k-最近傍法
16章 ロジスティック回帰
17章 サポートベクタマシン
18章 ナイーブベイズ
19章 クラスタリング
20章 ニューラルネットワーク
21章 訓練済みモデルのセーブとロード
付録A 日本語テキストの取り扱い
索引
紹介（ powered by openBD ）
Pythonを使った機械学習を行う上で役に立つ200のレシピを収録したクックブック!
Pythonを使った機械学習で頻繁に遭遇すると思われる200の問題とその解決方法を紹介。扱う内容は、データ構造（ベクトル、行列、配列）、数値データ、カテゴリデータ、テキスト、イメージ、日付と時刻の処理、特徴量抽出、次元削減、モデルの評価と選択、線形回帰、論理回帰、木構造、ランダムフォレスト、k最近傍法、SVM、ナイーブベイズ、クラスタリング、ニューラルネットワーク、訓練モデルの保存と読み込みなど、幅広く多岐にわたります。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。
