PythonではじめるC亠僥DDscikit-learnで僥ぶ蒙翮織┘鵐献縫▲螢鵐阿C亠僥の児A

歌紗宀

  1. 幽云 帑x
  2. e弥 蚋
  3. 貧勸 互平
  4. 消隠 戳壞
  5. 弌学 煮x
  6. 掵x 賓
  7. 消勸小 謡
  8. 梳云 湊隻
  9. {直 湊
  10. 弌爽 才刹
  11. 栂 晩鯡
  12. 勸D 括埼

朕肝

朕肝
まえがき

1嫗 はじめに (25) [消勸小]
    1.1 なぜC亠僥なのか
        1.1.1 C亠僥}へのアプロ`チ亠僥で盾Q辛嬬な}
        1.1.2 タスクを岑り、デ`タを岑る
    1.2 なぜ Pythonなのか
    1.3 scikit-learn
        1.3.1 scikit-learnのインスト`ル
    1.4 駅勣なライブラリとツ`ル
        1.4.1 Jupyter Notebook
        1.4.2 NumPy
        1.4.3 SciPy
        1.4.4 matplotlib
        1.4.5 pandas
        1.4.6 mglearn
    1.5 Python 2 vs. Python 3
    1.6 云で喘いているバ`ジョン
    1.7 恷兜のアプリケ`ション坤▲ぅ螢垢離ラス蛍
        1.7.1 デ`タをiむ
        1.7.2 撹孔業栽いのy協采デ`タとテストデ`タ
        1.7.3 恷兜にすべきこと坤禰`タをよくQ賀する
        1.7.4 恷兜のモデル k-恷除因隈
        1.7.5 嚠yを佩う
        1.7.6 モデルのu
    1.8 まとめと書瘁の婢李

2嫗 縮あり僥 (19/100) [栂]
    2.1 クラス蛍と指「
    2.2 晒、^m栽、m栽音怎
        2.2.1 モデルの}jさとデ`タセットの寄きさ
    2.3 縮ありC亠僥アルゴリズム
        2.3.1 サンプルデ`タセット
        2.3.2 k-恷除因隈
        2.3.3 侘モデル (22) [勸D]
        2.3.4 ナイ`ブベイズクラス蛍匂 (34) [掵x]
        2.3.5 Q協直
        2.3.6 Q協直のアンサンブル隈
        2.3.7 カ`ネル隈を喘いたサポ`トベクタマシン
        2.3.8 ニュ`ラルネットワ`ク┘妊`プラ`ニング (24) [弌学]
    2.4 クラス蛍匂の音_g來容協
        2.4.1 Q協v方 Decision Function
        2.4.2 _楕の嚠y
        2.4.3 謹クラス蛍の音_g來
    2.5 まとめと婢李

3嫗 縮なし僥と念I尖 (24/78) [梳云]
    3.1 縮なし僥のN
    3.2 縮なし僥のyしさ
    3.3 念I尖とスケ`ルQ
        3.3.1 さまざまな念I尖
        3.3.2 デ`タQのm喘
        3.3.3 デ`タとテストデ`タを揖じようにQする
        3.3.4 縮あり僥における念I尖の森
    3.4 肝圷p、蒙翮審薐、謹悶僥
        3.4.1 麼撹蛍蛍裂 PCA
        3.4.2 掲ミ仭侑鰈啖崕癸NMF (25) [弌爽]
        3.4.3 t-SNEを喘いた謹悶僥
    3.5 クラスタリング
        3.5.1 k-meansクラスタリング
        3.5.2 蹄鹿侏クラスタリング (28) [e弥]
        3.5.3 DBSCAN
        3.5.4 クラスタリングアルゴリズムの曳^とu
        3.5.5 クラスタリング返隈のまとめ
    3.6 まとめと婢李

4嫗 デ`タの燕Fと蒙翮織┘鵐献縫▲螢鵐 (21/40) [{直]
    4.1 カテゴリ篳
        4.1.1 ワンホットエンコ`ディング┘瀬潯`篳
        4.1.2 方、妊┘鵐芥`ドされているカテゴリ
    4.2 ビニング、x柊晒、侘モデル、Q協直
    4.3 住札恬喘と謹塀
    4.4 g篩新脳侘Q (20) [貧勸]
    4.5 徭嗅翮厨xk
        4.5.1 g篩申y
        4.5.2 モデルベ`ス蒙翮厨xk
        4.5.3 郡疤翮厨xk
    4.6 T社岑Rの旋喘
    4.7 まとめと婢李

5嫗 モデルのuと個措 (24/53) [幽云]
    5.1 住餓編^
        5.1.1 scikit-learnでの住餓編^
        5.1.2 住餓編^の旋泣
        5.1.3 啝 k蛍護住餓編^と麿の藺
    5.2 グリッドサ`チ
        5.2.1 gなグリッドサ`チ
        5.2.2 パラメ`タの^m栽の裡來と編^セット
        5.2.3 住餓編^を喘いたグリッドサ`チ
    5.3 u児覆肇好灰 (29) [弌学]
        5.3.1 恷K議な朕砲鰔払わないこと
        5.3.2 2クラス蛍における児
        5.3.3 謹クラス蛍の児
        5.3.4 指「の児
        5.3.5 u児覆鰉辰い織皀妊諧xk
    5.4 まとめと婢李

6嫗 アルゴリズムチェ`ンとパイプライン (18) [なし]
    6.1 念I尖を佩うHのパラメ`タxk
    6.2 パイプラインのB
    6.3 パイプラインを喘いたグリッドサ`チ
    6.4 喘パイプラインインタ`フェイス
        6.4.1 make_pipelineによる宴なパイプライン伏撹
        6.4.2 ステップ奉來へのアクセス
        6.4.3 GridSearchCV坪のパイプラインの奉來へのアクセス
    6.5 念I尖ステップとモデルパラメ`タにするグリッドサ`チ
    6.6 グリッドサ`チによるモデルのxk
    6.7 まとめと婢李

7嫗 テキストデ`タのI尖 (35) [消隠]
    7.1 猟忖双として燕Fされているデ`タのタイプ
    7.2 箭}アプリケ`ション采鎧レビュ`のセンチメント蛍裂
    7.3 Bag of Wordsによるテキスト燕F
        7.3.1 トイデ`タセットにする BoW
        7.3.2 啌鮫レビュ`の BoW
    7.4 ストップワ`ド
    7.5 tf.idfを喘いたデ`タのスケ`ルQ
    7.6 モデルS方の{
    7.7 1gZよりも寄きいg了の Bag-of-Words (n-グラム )
    7.8 よりMんだト`クン蛍護、ZヨI尖、竃しZ晒
    7.9 トピックモデリングと猟クラスタリング
        7.9.1 LDALatent Dirichlet Allocation
    7.10 まとめと婢李

8嫗 おわりに (11) [縮T]
    8.1 C亠僥}へのアプロ`チ
        8.1.1 繁gをル`プにMみzむ
    8.2 プロトタイプから\喘システムへ
    8.3 \喘システムのテスト
    8.4 鏡徭 EstimatorのB
    8.5 ここからどこへ佩くのか
        8.5.1 尖
        8.5.2 麿のC亠僥フレ`ムワ`クとパッケ`ジ
        8.5.3 ランキング、容]システム、その麿の僥
        8.5.4 _楕モデル、容、_楕プログラミング
        8.5.5 ニュ`ラルネットワ`ク
        8.5.6 寄トデ`タセットへのスケ`ル
        8.5.7 兆圉を誼る
    8.6 Y

沫哈

スケジュ`ル嚠協

  1. 10埖17晩埖
  2. 10埖24晩埖
  3. 10埖30晩埖
  4. 11埖6晩埖
  5. 11埖13晩埖
  6. 11埖22晩邦
  7. 11埖27晩埖
  8. 12埖4晩埖
  9. 11埖11晩埖
  10. 11埖18晩埖
  11. 11埖25晩埖
  12. 1埖15晩埖
  13. 1埖22晩埖
  14. 1埖29晩埖

歌深Y創


Lg 匯剴