実践 機械学習システム

出版日
ページ数
288
実践 機械学習システム
ISBN10
4873116988
ISBN13
978-4873116983
説明

機械学習(マシンラーニング)用途で Python を活用したい方のための書籍です。

読者は機械学習の諸概念を理解している前提で話が進むので、他で機械学習の基礎を学んだ後に機械学習を実践したい場面で利用する形がおすすめです。

目次
謝辞 原書の監修者について はじめに 1章 Python ではじめる機械学習 2章 実例を対象とした分類法入門 3章 クラスタリング:関連のある文書を見つける 4章 トピックモデル 5章 クラス分類:悪い回答を判別する 6章 クラス分類 II:感情分析 7章 回帰:レコメンド 8章 回帰:レコメンドの改良 9章 クラス分類 III:音楽ジャンル分類 10章 コンピュータビジョン:パターン認識 11章 次元削減 12章 ビッグデータ 付録 機械学習についてさらに学ぶために 索引
紹介( powered by openBD

本書は、実際に手を動かしながら機械学習システムを作成し、機械学習のエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生データを通してパターンを見つける方法を解説していきます。Pythonと機械学習の基本、ライブラリの使い方に続いて、具体的な例を通して、データセット、モデル化、レコメンドとその改良、音声や画像の処理といった、より重要な問題について解説。また、オープンソースのツールやライブラリを使いながら、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法をどのように適用するかを学び、さらに機械学習技術について、評価の方法や、それぞれを比較して最適なものを選択する方法について学びます。