基本情報
内容詳細
機械学習のしくみを学びデータサイエンスの本質を理解する。実行結果が直感的にわかるオールカラーレイアウト。
目次 : 第1章 データサイエンスと機械学習/ 第2章 最小二乗法:機械学習理論の第一歩/ 第3章 最尤推定法:確率を用いた推定理論/ 第4章 パーセプトロン:分類アルゴリズムの基礎/ 第5章 ロジスティック回帰とROC曲線:分類アルゴリズムの評価方法/ 第6章 k平均法:教師なし学習モデルの基礎/ 第7章 EMアルゴリズム:最尤推定法による教師なし学習/ 第8章 ベイズ推定:データを元に「確信」を高める手法
【著者紹介】
中井悦司 : 1971年4月大阪生まれ。理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、常にUnix/Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のSolutions Architectとして活動。最近は、機械学習をはじめとするデータ活用技術の基礎を世に広めるために、講演活動のほか、雑誌記事や書籍の執筆にも注力(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)
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nbhd さん
読了日:2024/01/22
mft さん
読了日:2022/02/16
yasuhitoakita さん
読了日:2023/06/17
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