基本情報
内容詳細
目次 : 第1章 機械学習入門/ 第2章 データの管理と把握/ 第3章 遅延学習―最近傍法を使った分類/ 第4章 確率的学習―単純ベイズを使った分類/ 第5章 分割統治―決定木と分類ルールを使った分類/ 第6章 数値データの予測―回帰法/ 第7章 ブラックボックス的な手法―ニューラルネットワークとサポートベクトルマシン/ 第8章 パターンの検出―相関ルールを使った買い物かご分析/ 第9章 データのグループの検出―k平均によるクラスタリング/ 第10章 モデルの性能の評価/ 第11章 モデルの性能の改善/ 第12章 機械学習の専門的なテーマ
【著者紹介】
ブレット・ランツ : 社会学者。携帯電話の利用状況、医療請求データ、慈善活動の状況などについての学際的研究を進めてきた(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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karutaroton さん
読了日:2017/05/29
yoshi1987 さん
読了日:2020/12/01
kazuo_kashiwabara さん
読了日:2019/12/16
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人物・団体紹介
ブレット・ランツ
社会学者。DataCampの講師であり、世界中の機械学習カンファレンスやワークショップでたびたび講演を行っている(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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