内容説明
ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎはデータ分析に使用する機械学習アルゴリズムのフレームワークです。本書によって機械学習アルゴリズムの数式と実装を理解し、データに合わせた最適な予測モデルを作成できます。データ分析が初めてのＰｙｔｈｏｎユーザーに、機械学習アルゴリズムを数式と図解を多用して丁寧に解説し、わかりやすいサンプルを使ってデータ分析の手法を紹介する入門書です。データ分析ツールＪｕｐｙｔｅｒ Ｎｏｔｅｂｏｏｋ対応。
目次
第１章 機械学習とは何か
第２章 ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎと開発環境
第３章 回帰
第４章 分類
第５章 クラスタリング
第６章 次元削減
第７章 モデルの評価
第８章 Ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、実データ分析
第９章 ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ ＡＰＩ
著者等紹介
毛利拓也［モウリタクヤ］
大学院時代は量子コンピュータの量子ビットの理論モデルを研究し、卒業後は会計系コンサルティングファームでシステム導入プロジェクトをリード
北川廣野［キタガワコヤ］
東京理科大学で量子ドット・量子細線の研究に従事、理学修士。現在、会社に勤務しつつ、博士課程でＣＳの研究に従事している
澤田千代子［サワダチヨコ］
プログラミングスクールＦＣ∞ＫＩＤｓ主催。慶応義塾大学ＳＦＣ研究所所員、湘南工科大学講師（非常勤）。ＳＥ・ＡＩエンジニアを経てフリーに転身、現在は主にプログラミングやデータサイエンスの講師をつとめている
谷一徳［タニカズノリ］
サイバーブレイン株式会社代表取締役社長。ＡＩや量子コンピュータを始めとする最先端技術がオンラインで学べるＡＩ Ａｃａｄｅｍｙを運営。これまでに３，０００名を超える方々を中心に機械学習やプログラミングを教える（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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