安くなってるが今の俺には速そう。内容が古くなってる部分もあるそうだ。安くなったり、もっといい本...が出たりする。Nakamotoいろいろなアプローチが掲載されており、事あるごとに振り返ると良さそうな良書です。原理面の説明もなるべく平易にしてくれようとしており、比較的理解しやすかったと思います。投稿日:2019.03.05hiroshirakawaこれ1冊マスターすればそれなりに戦えるPython技術者になれます(きっと)。機械学習の基礎(パーセプトロンとか)とPythonの基本文法を覚えた後に読むのがよさそうです。「データから学習する能力」をコンピュータに与える機械学習の全般的な説明、教師あり学習の分類・教師あり学習の回帰・教師なし学習・クラスタリング・ニューラルネットワークについて説明がある。...強化学習についての説明はない。分類問題irisデータセットで分類問題を解いていく。パーセプトロンモデルの活性化関数は単位ステップ関数(ヘビサイド関数)、学習規則は教師データと出力値との誤差を重みに更新する。scikit-learnの活用scikit-learnでのdatasetsの紹介パーセプトロンをscikit-learnで実装している。データの標準化の手法も説明している。適用できないのは今までと同じ。フローチャートを自動的に作ってくれる学習方法?複数の決定木を組み合せたランダムフォレストは過学習に強い。k近傍法(KNN)教師なし学習のk-meansに似ている。データ前処理pandasをつかった欠損値対応が紹介されている。カテゴリーデータをscikit-learn内で使用するため返還する方法としてmap関数の使用、scikit-learn内のLabelEncoderクラスの使用を推奨している。複数の学習器(分類器)を組み合わせて最も良い結果を出すランダムフォレストに考え方が似ている。閉じる登録ポイントが追加されました。ポイント明細ページからご確認いただけます。クーポンコードの形式が正しくありません。半角英数12桁で入力してください。本棚を見るこのレビューを不適切なレビューとして報告します。報告するご協力ありがとうございました参考にさせていただきます。閉じるレビューを削除してもよろしいですか?削除すると元に戻すことはできません。