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礎 単行本（ソフトカバー） – 2017/5/25
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159回芥川賞＆直木賞 大賞作品発表！
芥川賞受賞 『送り火』 高橋弘希。直木賞受賞 『ファーストラヴ』 島本理生。 特集ページへ
商品の説明
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。
内容（「BOOK」データベースより）
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。
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