出版社内容情報
本書はデータ分析コンペティション（分析コンペ）を開催する「Kaggle」で実際に出された課題を使って、データ分析や機械学習を学ぶための本です。言語は機械学習に最適なPythonを使っています。
Kaggleで実際に公開されているコンペを題材とすることで、現場で役立つ分析データを使って実践的に学ぶことができます。さらにコンペ上位入賞者が使っているテクニックなども紹介しているので、データ分析や機械学習を学ぶために大いに役立つはずです。
1章 逆引き「Kaggleのすべて」
2章 分析コンペで上位を目指すためのチュートリアル
3章 回帰モデルと勾配ブースティング木による「住宅価格」の予測
4章 画像認識コンペで多層パーセプトロン（MLP）を使う
5章 画像分類器に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を実装する
6章 学習率とバッチサイズについての考察
7章 一般物体認識で「アンサンブル」を使う
8章 転移学習からのファインチューニング
9章 時系列データをRNN（再帰型ニューラルネットワーク）で解析する
目次
１章 逆引き「Ｋａｇｇｌｅのすべて」
２章 分析コンペで上位を目指すためのチュートリアル
３章 回帰モデルと勾配ブースティング木による「住宅価格」の予測
４章 画像認識コンペで多層パーセプトロン（ＭＬＰ）を使う
５章 画像分類器に畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を実装する
６章 学習率とバッチサイズについての考察
７章 一般物体認識で「アンサンブル」を使う
８章 転移学習からのファインチューニング
９章 時系列データをＲＮＮ（再帰型ニューラルネットワーク）で解析する
資料 参考文献等
