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Python実践機械学習システムの評価
データ更新日:2020-09-13

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

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25
総合点3
Qiitaの記事での点数2
twitterでの点数1

基本情報

内容本書は、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。
目次Pythonではじめる機械学習 実例を対象とした分類法入門 クラスタリング:関連のある文書を見つける トピックモデル クラス分類:悪い回答を判別する クラス分類2:感情分析 回帰:レコメンド 回帰:レコメンドの改良 クラス分類3:音楽ジャンル分類 コンピュータビジョン:パターン認識 次元削減 ビッグデータ 機械学習についてさらに学ぶために
著者ウィリリチャート, ルイス・ペドロコエーリョ
出版日2014-10-24
ページ数267
出版社オライリー・ジャパン : オーム社

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