October 2014
Intermediate to advanced
288 pages
6h 27m
Japanese
Content preview from 実践 機械学習システム
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
回帰：レコメンドの改良
159
8
章
回帰：レコメンドの改良
前章の最後では、単純な手法を用いてレコメンドエンジンを作成しました。そこでは映画のスコアを
予測するために回帰を用いました。本章の前半では、同じ問題に対してより進んだ（より良い）手法 を
用います。はじめに役立つアイデアをいくつか紹介し、後でそれらを組み合わせて用います。組み合
わせを行う過程で、回帰を用いて最適な組み合わせ方法について学習を行います。
本章の後半では、バスケット分析（basket analysis）と呼ばれる別の学習手法について見ていきま
す。そして、その手法を用いて推薦システムの作り方を学びます。数字による評価付けが行われる場
合と違って、バスケット分析では、買い物かご（バスケット）についての情報、つまり、どの商品がこ
れまで一緒に買われてきたか、という情報だけを使用します。その情報から学習を行い、推薦システ
ムを作成します。そのような推薦システムを使えば、オンラインショップの「この商品を買った人は
こ
んな商品も買っています」のようなサービスを提供することができます。本章ではそれと同じような機
能を持った推薦システムを開発します。
8.1
推薦システムを改良する
前章の最後で行ったことを思い出すことから始めましょう。前章では、基本的な推薦システムを作
成しましたが、あまり性能は良くありませんでした（ランダムに予測するよりは幾分ましな程度でし
た）。ここでは、それを改良することにします。初めに、問題になっている点を改良できるアイデア ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.