Pythonによる機械学習入門株式会社 オーム社, 2016/11/30 - 248 ページ 初心者でもPythonを用いて機械学習が実装できる! 本書は、 また、読者が段階的に理解できるよう、「導入編」「基礎編」「 これからデータサイエンス分野で機械学習の研究を始めようとして |
目次
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第2章機械学習の様々な側面 | 33 |
22 関連分野 | 34 |
23 学習法による分類 | 35 |
62 最初の学習 | 118 |
63 汎化性能を求めて人を増やしてみる | 123 |
64 さらに人数を増やしてみる | 127 |
65 データの精査と洗浄データクレンジング | 134 |
66 特徴量の導入 | 139 |
67 パラメータチューニング | 145 |
68 まとめ | 152 |
第7章センサデータによる回帰問題 | 153 |
24 手法や課題設定による分類 | 36 |
25 応用例 | 37 |
第2部基礎編 | 39 |
第3章分類問題 | 41 |
32 最初の分類器 | 42 |
33 学習データとテストデータ | 46 |
34 分類器の性能を評価しよう | 50 |
35 色々な分類器 | 56 |
36 まとめ | 69 |
第4章回帰問題 | 71 |
42 最初の回帰最小二乗法と評価方法 | 73 |
43 機械学習における鬼門過学習 | 86 |
44 過学習への対応罰則付き回帰 | 90 |
45 様々な回帰モデル | 92 |
46 まとめ | 97 |
第5章クラスタリング | 99 |
51 irisデータセット | 100 |
52 代表的なクラスタリング手法kmeans | 102 |
53 その他のクラスタリング手法 | 111 |
54 まとめ | 114 |
第3部実践編 | 115 |
第6章画像による手形状分類 | 117 |