Python機械学習プログラミング PyTorch＆scikit‐learn編

Sebastian Raschka/著 Yuxi（Hayden）Liu/著 Vahid Mirjalili/著クイープ/訳福島真太朗/監訳impress top gear本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名インプレス出版年月2022年12月サイズ39，670P 24cmISBNコード9784295015581コンピュータプログラミングその他スクリプト言語商品説明Python機械学習プログラミング PyTorch＆scikit‐learn編パイソンキカイガクシユウプログラミング PYTORCH/アンド/SCIKITLEARNヘン PYTHON/キカイ/ガクシユウ/プログラミング PYTORCH/アンド/SCIKITLEARNヘンインプレストツプギア IMPRESS TOP GEA原タイトル：Machine Learning with PyTorch and Scikit‐Learn本書は、機械学習の手法全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。一から実装することでモデルの仕組みをより具体的に理解でき、PyTorchやscikit‐learnのライブラリを使うことでより簡単に実装できることを示します。PyTorchについてはその仕組みから説き、自然言語処理やグラフニューラルネットワークなどの実装を解説。機械学習の理論と実践について幅広く探求するための一冊となっています。「データから学習する能力」をコンピュータに与える｜分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練｜分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用｜データ前処理—よりよい訓練データセットの構築｜次元削減でデータを圧縮する｜モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス｜アンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ｜機械学習の適用—感情分析｜回帰分析—連続値をとる目的変数の予測｜クラスタ分析—ラベルなしデータの分析〔ほか〕
※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2022/12/15

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