May 2025
Intermediate to advanced
320 pages
3h 32m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
詳細な注釈、表、例が掲載されたこの便利なリファレンス書は、構造化機械学習の基礎を理解するのに役立つ。著者である Matt Harrison は、トレーニング中の追加サポートや、次の機械学習プロジェクトに着手する際の便利なリソースとして活用できる、貴重なガイドを提供している。
プログラマ、データサイエンティスト、AI エンジニアに最適なこの本には、機械学習プロセスの概要が記載されており、構造化データによる分類について順を追って説明している。また、クラスタリング、連続値の予測（回帰）、次元削減などのメソッドについても学ぶことができる。
このポケットリファレンスには、以下のセクションが含まれています：
- Titanic データセットを使用した分類
- データのクリーニングと欠損データの処理
- 探索的データ分析
- サンプルデータを使用した一般的な前処理手順
- モデルに有用な特徴量の選択
- モデル選択
- メトリックと分類の評価
- k-近傍法、決定木、ブーストなどを使った回帰の例
- 回帰評価のメトリック
- クラスタリング
- 次元削減
- Scikit-learn パイプライン
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