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本書では、機械学習の各コンセプトについて、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit‐learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応しました。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。

目次 ：「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トレーニング;分類問題―機械学習ライブラリscikit‐learnの活用;データ前処理―よりよいトレーニングセットの構築;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1―感情分析;機械学習の適用2―Webアプリケーション;回帰分析―連続値をとる目的変数の予測〔ほか〕

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