超実践アンサンブル機械学習
武藤佳恭 著
Python言語プログラム多数掲載。機械学習の次のトレンドを体感!!
「BOOKデータベース」より
[目次]
第0章 機械学習の基礎と環境設定
第1章 ビッグデータ解析と機械学習(ビッグデータ解析とは
重回帰分析とは)
第2章 機械学習(サポートベクトル回帰SVR
カーネルリッジ回帰KRR
ナイーブ・ベイズsklearn.naive_bayes機械学習
決定木分類器DecisionTreeClassifier
近傍法
確率的勾配降下法SGDClassifier
ディープラーニングニューラルネットワークkeras)
第3章 アンサンブル機械学習(アダブースト(Adaboost)
ランダムフォーレスト(RandomForest)
エキストラツリー(ExtraTree)
エキストラツリーズ(ExtraTrees)
グラディエントブースティング(GradientBoosting)
バッギング(Bagging)
多数決分類器(VotingClassfier))
第4章 アンサンブル機械学習の応用事例(クレジットカードのデフォルトの学習
赤ワインの品質を判別できる人工ソムリエ)
第5章 OpenCVと畳み込みニューラルネットワーク(OpenCVと人工知能
畳み込みニューラルネットワークで絵画を生成)
「BOOKデータベース」より
書名
超実践アンサンブル機械学習
著作者等
武藤 佳恭
書名ヨミ
チョウジッセン アンサンブル キカイ ガクシュウ
出版元
近代科学社
刊行年月
2016.12
ページ数
115p
大きさ
24cm
ISBN
978-4-7649-0529-0
NCID
BB22764531
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全国書誌番号
22837285
※クリックで国立国会図書館サーチを表示
言語
日本語
出版国
日本
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