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複雑で種類が多い機械学習アルゴリズムを図を交えながら一つひとつ解説していく入門書。教師あり学習、教師なし学習を合わせて17種類のアルゴリズムを紹介している。機械学習を専門としていない方が、各種アルゴリズムの特徴や、アルゴリズムごとの違いがわかるように構成。また、本書で使われているコードはPythonで実装されており、実際にコードを動かしながら本書を読み進めていくことができる。

目次 ：第1章 機械学習の基礎(機械学習の概要;機械学習に必要なステップ);第2章 教師あり学習(線形回帰;正則化 ほか);第3章 教師なし学習(PCA;LSA ほか);第4章 評価方法および各種データの扱い(評価方法;文書データの変換処理 ほか);第5章 環境構築(Python3のインストール;仮想環境 ほか)

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