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書名　：Ｐｙｔｈｏｎではじめる機械学習　ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基　

著者　：Ａｎｄｒｅａｓ　Ｃ．Ｍuｌｌｅｒ

出版者：オライリー・ジャパン

出版年：2017年5月

分類：CO007.13

形態：図書

◎本のあらすじ: Ｐｙｔｈｏｎの機械学習用ライブラリの定番、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。

◎目次: １章　はじめに
２章　教師あり学習
３章　教師なし学習と前処理
４章　データの表現と特徴量エンジニアリング
５章　モデルの評価と改良
６章　アルゴリズムチェーンとパイプライン
７章　テキストデータの処理
８章　おわりに

◎著者紹介

ミュラー，アンドレアス・Ｃ．: ボン大学で、機械学習のＰｈＤを取得。コンピュータビジョンアプリの機械学習研究者としてＡｍａｚｏｎに１年間勤務したのち、ニューヨーク大学データサイエンスセンターを経て現在はコロンビア大学の講師。ここ４年間は、産業界および学術界で広く使われている機械学習ライブラリｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎのメンテナ、コアコントリビュータ、リリースマネージャーとして活躍する。広く使われている別の機械学習パッケージの開発者兼コントリビュータでもある(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)

グイド，サラ: スタートアップで働くデータサイエンティスト。ニューヨーク在住。ミシガン大学大学院修了(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)

中田秀基: 博士（工学）。産業技術総合研究所において分散並列計算の研究に従事(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)

※予約できる点数は、１人１０点までです。
※長期未返却資料がある場合、お返しいただくまで新たな資料の予約申込みはできません。
※町田市に在住もしくは、多摩美術大学・東京工科大学・桜美林大学に在学、在勤で利用者登録されている方は、ホームページからの予約サービスは受けることができません。

所蔵

所蔵件数は1件です。

現在の予約件数は0件です。

No.	所在場所	置き場所	分類	図書記号	巻冊記号	資料コード	形態	状態	禁帯
1	橋本図書館	開架	CO007.13	金		31557754	図書	在架

詳細情報

名称	書誌情報
書名	ﾊﾟｲｿﾝﾃﾞﾊｼﾞﾒﾙｷｶｲｶﾞｸｼｭｳ
	Ｐｙｔｈｏｎではじめる機械学習
副書名	ｻｲｷｯﾄﾗｰﾝﾃﾞﾏﾅﾌﾞﾄｸﾁｮｳﾘｮｳｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞﾄｷｶｲｶﾞｸｼｭｳﾉｷｿ
	ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
著者名１	Andreas C Muller
	Ａｎｄｒｅａｓ　Ｃ．Ｍuｌｌｅｒ／著
	【Ａｎｄｒｅａｓ　Ｃ．Ｍüｌｌｅｒ】ボン大学で、機械学習のＰｈＤを取得。コロンビア大学の講師。（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）
著者名２	Sarah Guido
	Ｓａｒａｈ　Ｇｕｉｄｏ／著
	【Ｓａｒａｈ　Ｇｕｉｄｏ】データサイエンティスト。ミシガン大学大学院修了。（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）
著者名３	ﾅｶﾀﾞﾋﾃﾞﾓﾄ
	中田　秀基／訳
出版者	ｵﾗｲﾘｰｼﾞｬﾊﾟﾝ
	オライリー・ジャパン
出版年	201705
分類	007.13
ページ	３７３ｐ
サイズ	２４ｃｍ
ＩＳＢＮ	978-4-87311-798-0
価格	3400
内容紹介	Ｐｙｔｈｏｎの機械学習用ライブラリの定番、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。
件名	機械学習
	プログラミング（コンピュータ）