絶え間なく更新されるベストプラクティスが「ベスト」であり続けるための基礎技術のすべて【本書の内容】本書はBrett Lantz, "Machine Learning with R - Third Edition",Packt Publishing, 2019の邦訳版です。本書は「機械学習」で語られることの多い手法(最近傍法や回帰法、ナイーブベイズや決定木を使った分類法)を網羅し、それぞれの意味や成立条件を解説します。といっても、ゴリゴリの数式だけを使うわけではなく、既存のデータを使用し、それら手法によって解析した結果、どのようなグラフが表示されるか、を手取り足取りで解説してくれます。ですから、機械学習を構成するさまざまな手法を、実際に使えるレベルで理解できるようになります。そのため、自身が関わるプロジェクトにおいて、どの手法がベストプラクティスとなるのか、無意味な分析・解析を避ける勘所がわかるようになるでしょう。「機械学習」を学んだものの「もやもや」に付きまとわれているエンジニアによく効く一冊です。【本書のポイント】・「機械学習」と呼ばれる手法を網羅・手法を構成する手続きやその前準備を微細に解説・各手法のメリットとデメリットも紹介・実際に手を動かすことで各種手法を正しく利用できるようになる【読者が得られること】・機械学習とその派生手法のモデルを頭の中に構築できる・機械学習を成立させるさまざまな手法に精通できる・プロジェクトで真に必要な手法がわかる・(ついでに)R言語(4.x系)も習得できる【著者について】・Brett Lantz(ブレット・ランツ)社会学者として教育を受けた著者は、人間の行動を理解するために10年以上にわたってイノベーティブなデータ手法を活用してきた。DataCampの講師であり、世界中の機械学習カンファレンスやワークショップでたびたび講演を行っている。"
人気のある作家
できるシリーズ編集部 (48) 技術評論社編集部 (48) リンクアップ (48) 相川正樹 (35) 日経Linux (26) standards (26) 株式会社クイープ (26) リブロワークス (24) 晋遊舎 (22) 年賀状素材集編集部 (21) インプレス年賀状編集部 (20) 横山了一 (18) 山田 祥寛 (18) メディアックス (13) 掌田 津耶乃 (11) 廣瀬 豪 (10) 森 巧尚 (10) 北村 愛実 (9) 吉川 邦夫 (9) 井上 香緒里 (9)最適なファイルサイズ
100388 KB 1004 KB 100579 KB 10068 KB 101719 KB 102313 KB 1027 KB 102851 KB 104612 KB 104884 KB 10554 KB 105 KB 1063 KB 106926 KB 107492 KB 108832 KB 108931 KB 109089 KB 109437 KB 109624 KB