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内容紹介・ 実データに合わせて最適な予測モデルを作ることのできるPythonライブラリのscikit-learn解説書です。本書は他の実装本とは異なり、アルゴリズムの解説に敢えて数式を採用し、実装で指定するハイパーパラメータと数式の関係が分かるよう工夫しました。また、ハイパーパラメータの値を増減し、そのときの予測の変化も紙面が許す限り記載しました。本書は不動産価格の予測やワイン品種の分類で使用する典型的なデータセットだけでなく、より実践的なデータ分析が学べるよう、タイタニック、気温、MovieLensのデータセットを採用しています。これらのデータセットを用いて、前処理から予測モデル作成までの分析例を実例で紹介します。・ 内容（「BOOK」データベースより）・ scikit‐learnはデータ分析に使用する機械学習アルゴリズムのフレームワークです。本書によって機械学習アルゴリズムの数式と実装を理解し、データに合わせた最適な予測モデルを作成できます。データ分析が初めてのPythonユーザーに、機械学習アルゴリズムを数式と図解を多用して丁寧に解説し、わかりやすいサンプルを使内容紹介・ 実データに合わせて最適な予測モデルを作ることのできるPythonライブラリのscikit-learn解説書です。本書は他の実装本とは異なり、アルゴリズムの解説に敢えて数式を採用し、実装で指定するハイパーパラメータと数式の関係が分かるよう工夫しました。また、ハイパーパラメータの値を増減し、そのときの予測の変化も紙面が許す限り記載しました。本書は不動産価格の予測やワイン品種の分類で使用する典型的なデータセットだけでなく、より実践的なデータ分析が学べるよう、タイタニック、気温、MovieLensのデータセットを採用しています。これらのデータセットを用いて、前処理から予測モデル作成までの分析例を実例で紹介します。・ 内容（「BOOK」データベースより）・ scikit‐learnはデータ分析に使用する機械学習アルゴリズムのフレームワークです。本書によって機械学習アルゴリズムの数式と実装を理解し、データに合わせた最適な予測モデルを作成できます。データ分析が初めてのPythonユーザーに、機械学習アルゴリズムを数式と図解を多用して丁寧に解説し、わかりやすいサンプルを使ってデータ分析の手法を紹介する入門書です。データ分析ツールJupyter Notebook対応。・ 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)・ 毛利/拓也 大学院時代は量子コンピュータの量子ビットの理論モデルを研究し、卒業後は会計系コンサルティングファームでシステム導入プロジェクトをリード 北川/廣野 東京理科大学で量子ドット・量子細線の研究に従事、理学修士。現在、会社に勤務しつつ、博士課程でCSの研究に従事している 澤田/千代子 プログラミングスクールFC∞KIDs主催。慶応義塾大学SFC研究所所員、湘南工科大学講師(非常勤)。SE・AIエンジニアを経てフリーに転身、現在は主にプログラミングやデータサイエンスの講師をつとめている 谷/一徳 サイバーブレイン株式会社代表取締役社長。AIや量子コンピュータを始めとする最先端技術がオンラインで学べるAI Academyを運営。これまでに3 000名を超える方々を中心に機械学習やプログラミングを教える(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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