スッキリわかるPythonによる機械学習入門
| タイトル | スッキリわかるPythonによる機械学習入門 |
|---|---|
| 著者 | 須藤秋良／著 フレアリンク／監修 |
| 出版者 | 東京 インプレス |
| 出版年 | 2020.10 |
| 形態事項 | 662p 21cm |
| ISBN | 978-4-295-00994-8 |
| 価格 | (本体価格 \3000) |
| NDC10(NDC9) | 007.13 (007.13) |
| 予約日 | 2021.02.28(日) |
| 取得日 | 2021.06.28(月) |
サポートページ：https://sukkiri.jp/books/sukkiri_ml
0. Python基本文法の習得
1. ようこそ機械学習の世界へ
2. 教師あり学習の理解を深めよう
3. 中級者への最初の１歩を踏み出そう
1. ようこそ機械学習の世界へ
1-1. AIと機械学習
1-2. 機械学習に必要な基礎統計学
1-3. 機械学習におけるデータ分析の流れ
1-4. 機械学習の体験
1-2. 機械学習に必要な基礎統計学
1-3. 機械学習におけるデータ分析の流れ
1-4. 機械学習の体験
2. 教師あり学習の理解を深めよう
2-5. 分類１：アヤメの判別
2-6. 回帰１：映画の興行収入の予測
2-7. 分類２：客船沈没事故での生存予測
2-8. 回帰２：住宅の平均価格の予測
2-9. 教師あり学習の総合演習
2-6. 回帰１：映画の興行収入の予測
2-7. 分類２：客船沈没事故での生存予測
2-8. 回帰２：住宅の平均価格の予測
2-9. 教師あり学習の総合演習
3. 中級者への最初の１歩を踏み出そう
3-10. より実践的な前処理
3-11. さまざまな教師あり学習：回帰
3-12. さまざまな教師あり学習：分類
3-13. さまざまな予測性能評価
3-14. 教師なし学習１：次元の削減
3-15. 教師なし学習２：クラスタリング
3-16. まだまだ広がる機械学習の世界
3-11. さまざまな教師あり学習：回帰
3-12. さまざまな教師あり学習：分類
3-13. さまざまな予測性能評価
3-14. 教師なし学習１：次元の削減
3-15. 教師なし学習２：クラスタリング
3-16. まだまだ広がる機械学習の世界
※ 次回記事：Pythonではじめる数学の冒険
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