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Python実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブックの評価
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

内容シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版! ★「Kaggleで勝つ」準備をしよう!★ 初学者が「Kaggleに何となく興味ある」状態から「実際のコンペに参加できる」状態になれるような内容を目指しました。 ・サンプルコードの詳細な解説があるから、しっかり身につく! ・優勝チームと専業Kagglerのコンビによる、安定のわかりやすさ! ・充実の本音対談で、やさしくサポート! ・初学者や手探りでやっているが体系的な知識を得たい人に最適。 【本書のサポートページ】 https://github.com/upura/python-kaggle-start-book 【実践Data Scienceシリーズ】 https://www.kspub.co.jp/book/series/S069.html 【主な内容】 第1章 Kaggleを知る 1.1 Kaggleとは 1.2 Kaggleで用いる機械学習 1.3 Kaggleのアカウントの作成 1.4 Competitionsページの概要 1.5 環境構築不要な「Notebooks」の使い方 第2章 Titanicに取り組む 2.1 まずはsubmit! 順位表に載ってみよう 2.2 全体像を把握! submitまでの処理の流れを見てみよう 2.3 次の一手を見い出す! 探索的データ分析をしてみよう 2.4 ここで差がつく! 仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう 2.5 勾配ブースティングが最強?! いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう 2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち?! ハイパーパラメータを調整してみよう 2.7 submitのその前に! 「Cross Validation」の大切さを知ろう 2.8 三人寄れば文殊の知恵! アンサンブルを体験しよう. 第3章 Titanicの先に行く 3.1 複数テーブルを扱う 3.2 画像データを扱う 3.3 テキストデータを扱う 第4章 さらなる学びのために 4.1 参加するコンペの選び方 4.2 初学者にお勧めの戦い方 4.3 分析環境の選択肢 4.4 お勧めの資料・文献・リンク 付録A サンプルコード詳細解説 A.1 第2章 Titanicに取り組む A.2 第3章 Titanicの先に行く
目次第1章 Kaggleを知る 1.1 Kaggleとは 1.2 Kaggleで用いる機械学習 1.3 Kaggleのアカウントの作成 1.4 Competitionsページの概要 1.5 環境構築不要な「Notebooks」の使い方 第2章 Titanicに取り組む 2.1 まずはsubmit! 順位表に載ってみよう 2.2 全体像を把握! submitまでの処理の流れを見てみよう 2.3 次の一手を見い出す! 探索的データ分析をしてみよう 2.4 ここで差がつく! 仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう 2.5 勾配ブースティングが最強?! いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう 2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち?! ハイパーパラメータを調整してみよう 2.7 submitのその前に! 「Cross Validation」の大切さを知ろう 2.8 三人寄れば文殊の知恵! アンサンブルを体験しよう. 第3章 Titanicの先に行く 3.1 複数テーブルを扱う 3.2 画像データを扱う 3.3 テキストデータを扱う 第4章 さらなる学びのために 4.1 参加するコンペの選び方 4.2 初学者にお勧めの戦い方 4.3 分析環境の選択肢 4.4 お勧めの資料・文献・リンク 付録A サンプルコード詳細解説 A.1 第2章 Titanicに取り組む A.2 第3章 Titanicの先に行く
著者石原祥太郎/著 村田秀樹/著
出版日20200319
出版社講談社

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機械学習をゼロから学ぶための勉強法 (2020年3月版)187