既刊(1巻 最新刊)

Pythonで学ぶ統計的機械学習

作者:
出版社:
-
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonで機械学習に必要な統計解析を学べる!! 機械学習を使いこなすには、確率・統計に根ざしたデータ解析の基礎理論の理解が不可欠です。そこで本書は、Pythonの簡単な使い方から確率・統計の基礎、統計モデルによる機械学習を解説します。 第I部 Pythonによる計算  第1章 Pythonの初歩  第2章 確率の計算 第II部 統計解析の基礎  第3章 機械学習の問題設定  第4章 統計的精度の評価  第5章 データの整理と特徴抽出  第6章 統計モデルによる学習  第7章 仮説検定 第III部 機械学習の方法  第8章 回帰分析の基礎  第9章 クラスタリング  第10章 サポートベクトルマシン  第11章 スパース学習  第12章 決定木とアンサンブル学習  第13章 ガウス過程モデル  第14章 密度比推定 付録A ベンチマークデータ  A.1 UCI Machine Learning Repository  A.2 mlbench  A.3 datasets 参考文献 Python索引 用語索引

Pythonで学ぶ統計的機械学習の巻一覧

既刊1巻
1 / 1

通知管理

通知管理を見る

Pythonで学ぶ統計的機械学習の作品情報

あらすじ

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonで機械学習に必要な統計解析を学べる!! 機械学習を使いこなすには、確率・統計に根ざしたデータ解析の基礎理論の理解が不可欠です。そこで本書は、Pythonの簡単な使い方から確率・統計の基礎、統計モデルによる機械学習を解説します。 第I部 Pythonによる計算  第1章 Pythonの初歩  第2章 確率の計算 第II部 統計解析の基礎  第3章 機械学習の問題設定  第4章 統計的精度の評価  第5章 データの整理と特徴抽出  第6章 統計モデルによる学習  第7章 仮説検定 第III部 機械学習の方法  第8章 回帰分析の基礎  第9章 クラスタリング  第10章 サポートベクトルマシン  第11章 スパース学習  第12章 決定木とアンサンブル学習  第13章 ガウス過程モデル  第14章 密度比推定 付録A ベンチマークデータ  A.1 UCI Machine Learning Repository  A.2 mlbench  A.3 datasets 参考文献 Python索引 用語索引

Pythonで学ぶ統計的機械学習のレビュー

まだレビューはありません。