通常配送無料 詳細
残り6点(入荷予定あり) 在庫状況について
この商品は、Amazon.co.jp が販売、発送します。
Python%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83%AA+scikit-le... がカートに入りました
中古品: 非常に良い | 詳細
発売元 スタビラウス
コンディション: 中古品: 非常に良い
コメント: 新品に近い非常に綺麗な状態です。 書き込み等はございません。 シュリンク(透明なフィルム)にて梱包しており、 アマゾンからの発送になります。
この商品をお持ちですか? マーケットプレイスに出品する

おすすめ商品の読み込み中
お客様へのおすすめ商品

カートに追加中...

カートに追加されました

追加されませんでした

商品はお客様のカートに入っています。

カートを見る

追加されませんでした

本商品をカートに追加する際問題が発生しました。 後でもう一度試してください。
申し訳ありませんが、現在おすすめ商品を表示する際に問題が発生しています。 後でもう一度試してください。
ショッピングを続ける
裏表紙を表示 表紙を表示
サンプルを聴く 再生中... 一時停止   Audible オーディオエディションのサンプルをお聴きいただいています。
この画像を表示

Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80+ (impress top gear) 単行本(ソフトカバー) – 2019/3/18

5つ星のうち3.5 2件のカスタマーレビュー

その他(2)の形式およびエディションを表示する 他のフォーマットおよびエディションを非表示にする
価格
新品 中古品
Kindle版
単行本(ソフトカバー)
¥4,212
¥4,212 ¥3,523
この商品の特別キャンペーン スマートスピーカーEcho Dotが99円。 1 件
  • スマートスピーカーEcho Dotが99円。
    本キャンペーン対象商品の中から、合計20,000円以上商品を同時購入すると、スマートスピーカー Echo Dotが98%OFFの99円に。対象カテゴリーやキャンペーン詳細は こちらをご覧ください。 ※予定数量に達し次第、本キャンペーンは終了いたします。 販売元: Amazon.co.jp。 詳細はこちら (細則もこちらからご覧いただけます)


ブックマイレージカード
click to open popover

キャンペーンおよび追加情報

  • 本キャンペーン対象商品の中から、合計20,000円以上商品を同時購入すると、スマートスピーカー Echo Dotが98%OFFの99円に。対象カテゴリーやキャンペーン詳細は こちらをご覧ください。 ※予定数量に達し次第、本キャンペーンは終了いたします。 販売元: Amazon.co.jp。 詳細はこちら (細則もこちらからご覧いただけます)

よく一緒に購入されている商品

  • Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80+ (impress top gear)
  • +
  • Pythonデータ分析/機械学習のための基本コーディング!  pandasライブラリ活用入門 (impress top gear)
  • +
  • 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)
総額: ¥11,556
ポイントの合計: 115pt (1%)
選択された商品をまとめて購入

Kindle 端末は必要ありません。無料 Kindle アプリのいずれかをダウンロードすると、スマートフォン、タブレットPCで Kindle 本をお読みいただけます。

  • iOSアプリのダウンロードはこちらをクリック
    Apple
  • Androidアプリのダウンロードはこちらをクリック
    Android
  • Amazonアプリストアへはこちらをクリック
    Android

無料アプリを入手するには、Eメールアドレスを入力してください。

kcpAppSendButton


Amazonタイムセール祭り開催中
期間限定!人気商品がお買い得。最大5,000ポイントのポイントアップキャンペーンも同時開催中。 タイムセール祭りを今すぐチェック

商品の説明

内容紹介

必須のPython機械学習ライブラリを使いこなそう!

基本的な考え方からはじめ、80を超える手法を
レシピとして網羅的に解説。

原著 2nd Edition待望の翻訳!


scikit-learnは、機械学習を行うためのPythonライブラリです。
本書では、以下のscikit-learnのテクニックを解説しています。

●機械学習の基本的な枠組み…NumPyの基本、データロード、可視化、SVM分類、
分類と回帰、交差検証
●モデル構築前のワークフローと前処理…データ生成、正規分布化、二値特徴量化、
カテゴリ値操作、欠損値の補完、パイプライン化、ガウス過程、確率的勾配降下法
●次元削減…PCA、因子分析、カーネルPCA、特異値分解、t-SNE、パイプライン化

●線形モデルの構築…直線の適合、線形回帰モデル、リッジ回帰、パラメータ最適化、
正則化、LARS
●ロジスティック回帰…データのロード/可視化、ロジスティック回帰の誤分類/
分類しきい値、ROC分析、ROC曲線、パイプライン化
●距離指標によるモデル構築…k-means法、クラスタの評価、ミニバッチk-means法、
画像量子化、最近傍の特定、確率的クラスタリング、k-meansによる外れ値検出/回帰

●交差検証とモデル構築後のワークフロー…交差検証によるモデル選択、k分割交差検証、
均衡な交差検証、ShuffleSplit、時系列交差検証、グリッドサーチ、分類指標、回帰指標、
クラスタリング指標、ダミー推定器、特徴選択、L1ノルム、モデル永続化
●サポートベクトルマシン…線形SVMによるデータの分類、SVMの最適化、
SVMによる多クラス分類、サポートベクトル回帰

●決定木とアンサンブル学習…決定木による分類、決定木の可視化、
決定木の調整、決定木による回帰、交差検定による過学習の抑制、
ランダムフォレスト回帰、最近傍法によるバギング回帰、勾配ブースティング決定木、
アダブースト回帰器の調整、スタッキングアグリゲータ
●テキストと多分類…確率的勾配降下法、ナイーブベイズ、ラベル伝播
●ニューラルネットワーク…パーセプトロン分類器、多層パーセプトロン、
スタッキング
●単純な評価器の作成

※本書は『scikit-learn Cookbook - Second Edition』の翻訳書です。

※本書の対象読者として、データ分析のPythonプログラミングについて
ある程度知識または経験のある方を想定しています。

内容(「BOOK」データベースより)

一連の基本作法から、前処理、次元削減、線形モデル、交差検証、SVM、アンサンブル、テキスト分析、多分類、ニューラルネットワークまで、各種テクニックを幅広く解説。

商品の説明をすべて表示する

登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 358ページ
  • 出版社: インプレス (2019/3/18)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4295005746
  • ISBN-13: 978-4295005742
  • 発売日: 2019/3/18
  • 梱包サイズ: 23 x 17.8 x 2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.5 2件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 226,687位 (本の売れ筋ランキングを見る)
  • さらに安い価格について知らせる
    この商品を出品する場合、出品者サポートを通じて更新を提案したいですか?

  • 目次を見る

カスタマーレビュー

5つ星のうち3.5
評価の数 2
星5つ 0% (0%) 0%
星4つ
50%
星3つ
50%
星2つ 0% (0%) 0%
星1つ 0% (0%) 0%

この商品をレビュー

他のお客様にも意見を伝えましょう

2件のカスタマーレビュー

2019年5月5日
形式: Kindle版Amazonで購入
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
コメント 違反を報告
2019年4月18日
形式: 単行本(ソフトカバー)
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
コメント 違反を報告