Pythonによる機械学習 予測解析の必須テクニック

目次 : 第１章　予測に欠かせない二つのアルゴリズム/ 第２章　データを理解することによって問題を理解する/ 第３章　予測モデルの構築―精度、複雑さ、データ量のバランス/ 第４章　罰則付き線形回帰/ 第５章　罰則付き線形回帰を用いた予測モデル構築/ 第６章　アンサンブル学習/ 第７章　アンサンブル学習のモデル構築

【著者紹介】
マイケル・ボウルズ : 機械工学の学士号・修士号、計装学の理学博士、ＭＢＡを取得。学術、技術、ビジネスなどさまざまな分野に関わっており、現在は機械学習に関するスタートアップ企業を成功に導くために、経営者、コンサルタント、顧問として活躍している。また、カリフォルニア州マウンテンビューにあるコワーキングスペース・起業インキュベータであるＨａｃｋｅｒ　Ｄｏｊｏで、機械学習のコースを教えている。オクラホマ州生まれ、そこで学士号と修士号を取得した。その後、東南アジアで過ごした後、ケンブリッジ大学で理学博士を取得し、卒業後にＭＩＴのチャールズ・スターク・ドレイパー研究所に勤めた。その後ボストンを去り、南カリフォルニアのヒューズ航空機会社で通信衛星の開発に取り組んだ後、ＵＣＬＡでＭＢＡを修了した。サンフランシスコのベイエリアは移り、二つのベンチャー企業の創業者およびＣＥＯとして成功を収めた。技術と企業のスタートアップに積極的に関わっており、最近では、自動取引における機械学習の活用や、遺伝情報に基づく病気などの予測、ラボデータや人口統計学に基づく患者の病状予測、機械学習やビッグデータ関連企業のデューデリジェンスなどを行っている

露崎博之 : ２０１４年中央大学理工学部経営システム工学科卒業。現在、株式会社マクロミル所属。学士（工学）

山本康平 : ２０１４年中央大学大学院理工学研究科博士前期課程修了。現在、沖電気工業株式会社所属。修士（工学）

大草孝介 : ２０１２年中央大学大学院理工学研究科博士後期課程修了。現在、九州大学大学院芸術工学研究院助教。博士（工学）。専攻は計算機統計学、センサデータ解析（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）