![Amazon.co.jp: 統計学入門基礎統計学: 本](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/94fb77738945bd5a20b1947afaf19ec23d483857/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fm.media-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51cTxwBhWiL._SL500_.jpg)
どういう本なの?まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう?という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう?という人にも得るものがあると思い
TOPICS Data Science , Database , Python 発行年月日 2017年01月 PRINT LENGTH 400 ISBN 978-4-87311-786-7 原書 Data Science from Scratch FORMAT PDF 本書は、データサイエンスも、プログラミングも最初から学んでみたい、という要望に応える、幅広いトピックをカバーしたデータサイエンスの入門書です。架空のソーシャルネットワーク運営企業、データサイエンス・スター社のデータサイエンティストとして、さまざまな課題を解決しながら、必要な知識とスキルを着実に積み上げていきます。Pythonプログラミングの基礎から線形代数、統計確率の基礎、回帰、機械学習、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネットワーク、自然言語処理、グラフ解析、リコメンドシステム、データベースとSQL、MapReduceまで
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