基本情報
内容詳細
Python言語プログラム多数掲載。機械学習の次のトレンドを体感!!
目次 : 第0章 機械学習の基礎と環境設定/ 第1章 ビッグデータ解析と機械学習(ビッグデータ解析とは/ 重回帰分析とは)/ 第2章 機械学習(サポートベクトル回帰SVR/ カーネルリッジ回帰KRR/ ナイーブ・ベイズsklearn.naive_bayes機械学習/ 決定木分類器DecisionTreeClassifier/ 近傍法/ 確率的勾配降下法SGDClassifier/ ディープラーニングニューラルネットワークkeras)/ 第3章 アンサンブル機械学習(アダブースト(Adaboost)/ ランダムフォーレスト(RandomForest)/ エキストラツリー(ExtraTree)/ エキストラツリーズ(ExtraTrees)/ グラディエントブースティング(GradientBoosting)/ バッギング(Bagging)/ 多数決分類器(VotingClassfier))/ 第4章 アンサンブル機械学習の応用事例(クレジットカードのデフォルトの学習/ 赤ワインの品質を判別できる人工ソムリエ)/ 第5章 OpenCVと畳み込みニューラルネットワーク(OpenCVと人工知能/ 畳み込みニューラルネットワークで絵画を生成)
【著者紹介】
武藤佳恭著 : 慶應義塾大学工学部電気工学科卒業(1978)、同大学院修士課程修了(1980)、同大学院博士課程修了(1983)。工学博士(1983)。南フロリダ大学コンピュータ学科助教授(1983‐1985)、南カロライナ大学コンピュータ工学科助教授(1985‐1988)、ケースウエスターンリザーブ大学電気工学科准教授(1988‐1996)、tenured受賞(1992)、慶應義塾大学環境情報学部助教授(1992‐1997)、同教授(1997‐現在)(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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