Python集合知プログラミングの評価
データ更新日:2020-12-22

Python分野での評価

書籍の評価について

簡単に次のような指標から評価を計算しています。

  • ・書籍が紹介されているQiita記事のいいね数と更新日
  • ・書籍が紹介されているサイトのGoogleでの検索順位
  • ・Twitterで書籍に関する最新ツイートのいいね数とリツイート数
  • ・「初心者」や「入門書」など特定のキーワードとコンテンツ(例えばQiitaの記事)の関連性

詳細な評価の計算方法については下記をご覧ください。

書籍の評価について

順位12
総合点2
Qiitaの記事での点数1
Twitterでの点数1

過去の順位の推移

グラフについて

  • ・グラフのデータはぬこぷろで計測した、最大で過去5回分を表示しています。
  • ・「順位」について、次の2点の場合は圏外扱いとしてグラフ上には表示しません。なので、グラフ上では途切れた線が表示されることもあります。
    ①ぬこぷろが書籍の点数を計算する際、点数化の元となる最新のメディア(Qiitaの記事など)に書籍の情報が掲載されていなかった場合。ぬこぷろは最新のメディア情報を収集して書籍の点数を計算するため、過去点数計算した際にその書籍がメディアに掲載されていても、点数計算時にぬこぷろが収集したメディアに書籍情報がなければ圏外扱いとなります。
    ②順位が30位を下回った場合。
  • ・「総合点」が0点なのは上記「順位」の圏外扱いの①とと同様に、ぬこぷろが書籍の点数を計算する際、点数化の元となる最新のメディア(Qiitaの記事など)に書籍の情報が掲載されていなかった場合となります。

基本情報

ISBN-139784873113647
内容本書は現在注目を集めている「集合知」をテーマにした書籍です。機械学習のアルゴリズムと統計を使ってウェブのユーザが生み出した膨大なデータを分析、解釈する方法を、基礎から分かりやすく解説します。本書で紹介するのは「購入・レンタルした商品の情報を利用した推薦システム」、「膨大なデータから類似したアイテムを発見し、クラスタリングする方法」など。del.icio.us、eBayなどが公開しているWeb APIを使用した解説も本書の大きな特徴です。本書のサンプルコードは可読性に優れたPythonを使用していますが、他の言語のプログラマでも理解しやすいようにアルゴリズムを解説しています。日本語版ではYahoo!日本語形態素解析Webサービスを利用した日本語テキスト処理について加筆しました。
目次集合知への招待 推薦を行う グループを見つけ出す 検索とランキング 最適化 ドキュメントフィルタリング 決定木によるモデリング 価格モデルの構築 高度な分類手法 カーネルメソッドとSVM 特徴を発見する〔ほか〕
著者
出版日
出版社オライリー・ジャパン : オーム社
データ提供元openBD, 国立国会図書館書誌データ
※この書籍はopenBDより取得したデータを元に、国立国会図書館書誌データを補完して掲載しています。