Machine Learning and Security
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仕事ではじめる機械学習
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。 プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの？」と気になるであろう点を中心にまとめています。上司に「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確
Pythonではじめる機械学習
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。 関連ファイル サポートページ 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日
ゼロからはじめるデータサイエンス
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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