Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 / 原タイトル:Python Machine Learning 原著第3版の翻訳[本/雑誌] (impress top gear) / SebastianRaschka/著 VahidMirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 / 原タイトル:Python Machine Learning 原著第3版の翻訳[本/雑誌] (impress top gear) / SebastianRaschka/著 VahidMirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 / 原タイトル:Python Machine Learning 原著第3版の翻訳[本/雑誌] (impress top gear) / SebastianRaschka/著 VahidMirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 / 原タイトル:Python Machine Learning 原著第3版の翻訳[本/雑誌] (impress top gear) / SebastianRaschka/著 VahidMirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳

ご注文前に必ずご確認ください＜内容＞本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。

初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、強化学習などを取り上げ、scikit‐learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。

第3版では13〜16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。

機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。

＜収録曲＞「データから学習する能力」をコンピュータに与える分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用データ前処理—よりよい訓練データセットの構築次元削減でデータを圧縮するモデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティスアンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ機械学習の適用1—感情分析機械学習の適用2—Webアプリケーション回帰分析—連続値をとる目的変数の予測クラスタ分析—ラベルなしデータの分析多層人工ニューラルネットワークを一から実装ニューラルネットワークの訓練をTensorFlowで並列化するTensorFlowのメカニズム画像の分類—ディープ畳み込みニューラルネットワーク系列データのモデル化—リカレントニューラルネットワーク新しいデータの合成—敵対的生成ネットワーク複雑な環境での意思決定—強化学習＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2547104SebastianRaschka / Cho VahidMirjalili / Cho Ku Ipu / Yaku Fukushima Shin Taro / Kanyaku / Python Kikai Gakushu Programming Tatsujin Data Scientist Niyoru Riron to Jissen / Hara Title : Python Machine Learning Gencho Dai3 Han No Honyaku (impress top gear)メディア：本/雑誌発売日：2020/10JAN：9784295010074Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 / 原タイトル:Python Machine Learning 原著第3版の翻訳[本/雑誌] (impress top gear) / SebastianRaschka/著 VahidMirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳2020/10発売

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