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PythonITエンジニアのための機械学習理論入門の評価
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26
総合点2
Qiitaの記事での点数1
twitterでの点数1

基本情報

内容機械学習のしくみを学ぶデータサイエンスの本質を理解する。
目次第1章 データサイエンスと機械学習 第2章 最小二乗法:機械学習理論の第一歩 第3章 最尤推定法:確率を用いた推定理論 第4章 パーセプトロン:分類アルゴリズムの基礎 第5章 ロジスティック回帰とROC曲線:学習モデルの評価方法 第6章 k平均法:教師なし学習モデルの基礎 第7章 EMアルゴリズム:最尤推定法による教師なし学習 第8章 ベイズ推定:データを元に「確信」を高める手法
著者中井悦司
出版日2015-11-15
ページ数255
出版社技術評論社

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本を紹介しているページの順位ページ総数
31
101
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他の分野での評価

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順位11
総合点11
Googleの検索結果での点数10
twitterでの点数1