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機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践 (オライリー・ジャパン) 単行本(ソフトカバー) – 2019/2/23

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商品の説明

内容紹介

本書は、機械学習モデルの性能を向上させるために、データから良い特徴量を作る特徴量エンジニアリングについて解説します。
前半では初学者に向けて、数値、テキスト、カテゴリ変数の基本的な取り扱い方を説明し、後半では特徴量ハッシング、ビンカウンティング、PCAによるデータの圧縮、さらに非線形特徴量とモデルスタッキング、画像特徴量抽出と深層学習による自動特徴学習などの高度なテーマを扱います。
特徴量エンジニアリングの原理について直感的な理解が得られるように図や例を豊富に使い、またPythonコードによる実行例を数多くあげて解説しており、実際の業務に適用するための具体的な知識が得られます。
特徴量エンジニアリングを使いこなし、機械学習モデルの性能を最大限に引き出したいエンジニア必携の一冊です。
Kaggle GrandmasterのKohei Ozaki(@smly)氏による「日本語版に寄せて」を収録しています。

内容(「BOOK」データベースより)

本書は、機械学習モデルの性能を向上させるために、データから良い特徴量を作る特徴量エンジニアリングについて解説します。前半では初学者に向けて、数値、テキスト、カテゴリ変数の基本的な取り扱い方を説明し、後半では特徴量ハッシング、ビンカウンティング、PCAによるデータの圧縮、さらに非線形特徴量とモデルスタッキング、画像特徴量抽出と深層学習による自動特徴学習などの高度なテーマを扱います。特徴量エンジニアリングの原理について直感的な理解が得られるように図や例を豊富に使い、またPythonコードによる実行例を数多くあげて解説しており、実際の業務に適用するための具体的な知識が得られます。特徴量エンジニアリングを使いこなし、機械学習モデルの性能を最大限に引き出したいエンジニア必携の一冊です。Kaggle GrandmasterのKohei Ozaki(@smly)氏による「日本語版に寄せて」を収録しています。

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登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 224ページ
  • 出版社: オライリージャパン (2019/2/23)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4873118689
  • ISBN-13: 978-4873118680
  • 発売日: 2019/2/23
  • 商品パッケージの寸法: 24 x 19 x 1.5 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.2 9件のカスタマーレビュー
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9件のカスタマーレビュー

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2019年3月12日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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2019年4月26日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
2019年3月30日
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2019年3月21日
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2019年3月9日
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2019年3月8日
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2019年3月17日
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2019年3月8日
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