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インプレス[コンピュータ・IT]ムック Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80+

インプレス / 2019年03月18日 / 全391ページ

必須のPython機械学習ライブラリを使いこなそう! 機械学習の各手法を80超のレシピとして幅広く解説。基礎的な手法から始め、前処理、次元削減、線形モデル、交差検証、SVM、アンサンブル学習、テキスト分析、多分類、ニューラルネットワークまで取り上げます。原著 2nd Edition待望の翻訳! 本書は『scikit-learn Cookbook - Second Edition』の翻訳書です。

目次

  • 商標/サンプルコード/正誤表
  • 口絵
  • 著者紹介
  • レビュー担当者紹介
  • 謝辞
  • はじめに
  • 本書の内容
  • 本書の対象読者
  • 本書の表記
  • サンプルコードのダウンロード
  • 第1章 機械学習の枠組みを理解する―NumPyからパイプラインまで1.1 はじめに
  • 1.2 NumPyの基礎<Recipe 1>
  • 1.3 Irisデータセットを読み込む<Recipe 2>
  • 1.4 Irisデータセットを可視化する<Recipe 3>
  • 1.5 Irisデータセットをpandasで可視化する<Recipe 4>
  • 1.6 NumPyとmatplotlibを使ってプロットする<Recipe 5>
  • 1.7 最も小さな機械学習レシピ:SVM分類<Recipe 6>
  • 1.8 交差検証の紹介<Recipe 7>
  • 1.9 すべてを1つにまとめる<Recipe 8>
  • 1.10 機械学習のオーバービュー:分類と回帰<Recipe 9>
  • 商標/サンプルコード/正誤表
  • 口絵
  • 著者紹介
  • レビュー担当者紹介
  • 謝辞
  • はじめに
  • 本書の内容
  • 本書の対象読者
  • 本書の表記
  • サンプルコードのダウンロード
  • 第1章 機械学習の枠組みを理解する―NumPyからパイプラインまで1.1 はじめに
  • 1.2 NumPyの基礎<Recipe 1>
  • 1.3 Irisデータセットを読み込む<Recipe 2>
  • 1.4 Irisデータセットを可視化する<Recipe 3>
  • 1.5 Irisデータセットをpandasで可視化する<Recipe 4>
  • 1.6 NumPyとmatplotlibを使ってプロットする<Recipe 5>
  • 1.7 最も小さな機械学習レシピ:SVM分類<Recipe 6>
  • 1.8 交差検証の紹介<Recipe 7>
  • 1.9 すべてを1つにまとめる<Recipe 8>
  • 1.10 機械学習のオーバービュー:分類と回帰<Recipe 9>
  • 第2章 モデル構築前のワークフローと前処理―サンプルデータの作成から確率的勾配降下法まで2.1 はじめに
  • 2.2 簡単な分析を行うためのサンプルデータを作成する<Recipe 10>
  • 2.3 標準正規分布の尺度でデータをスケーリングする<Recipe 11>
  • 2.4 しきい値化を通じて二値の特徴量を作成する<Recipe 12>
  • 2.5 カテゴリ値の変数を操作する<Recipe 13>
  • 2.6 さまざまな戦略を使って欠測値を補完する<Recipe 14>
  • 2.7 外れ値が存在する状況での線形モデル<Recipe 15>
  • 2.8 パイプラインを使ってすべてを1つにまとめる<Recipe 16>
  • 2.9 回帰にガウス過程を使用する<Recipe 17>
  • 2.10 回帰に確率的勾配降下法を使用する<Recipe 18>
  • 第3章 次元削減―PCAから性能テストまで3.1 はじめに
  • 3.2 PCAによる次元削減<Recipe 19>
  • 3.3 分解に因子分析を使用する<Recipe 20>
  • 3.4 非線形次元削減にカーネルPCAを使用する<Recipe 21>
  • 3.5 次元削減にTSVDを使用する<Recipe 22>
  • 3.6 分類のための分解にDictionary Learningを使用する<Recipe 23>
  • 3.7 次元削減に多様体を使用する:t-SNE<Recipe 24>
  • 3.8 次元削減法をパイプラインでテストする<Recipe 25>
  • 第4章 線形モデル―線形回帰からLARSまで4.1 はじめに
  • 4.2 直線をデータに適合させる<Recipe 26>
  • 4.3 機械学習を使って直線をデータに適合させる<Recipe 27>
  • 4.4 線形回帰モデルを評価する<Recipe 28>
  • 4.5 リッジ回帰を使って線形回帰の欠点を克服する<Recipe 29>
  • 4.6 リッジ回帰のパラメータを最適化する<Recipe 30>
  • 4.7 疎性を使ってモデルを正則化する<Recipe 31>
  • 4.8 LARSによる正則化へのより基本的なアプローチ<Recipe 32>
  • 第5章 ロジスティック回帰―データの読み込みからパイプラインまで
  • 5.1 はじめに5.2 UCI Machine Learning Repositoryからデータを読み込む<Recipe 33>
  • 5.3 pandasを使ってPima Indians Diabetesデータセットを可視化する<Recipe 34>
  • 5.4 UCI Machine Learning RepositoryのWebページを調べる<Recipe 35>
  • 5.5 ロジスティック回帰による機械学習<Recipe 36>
  • 5.6 混同行列を使ってロジスティック回帰の誤分類を調べる<Recipe 37>
  • 5.7 ロジスティック回帰で分類のしきい値を変化させる<Recipe 38>
  • 5.8 ROC分析<Recipe 39>
  • 5.9 コンテキストなしでROC曲線をプロットする<Recipe 40>
  • 5.10 データセットの読み込みからROC曲線のプロットまでを1つにまとめる:UCI Breast Cancerデータセット<Recipe 41>
  • 第6章 距離指標を使ったモデルの構築―k-means法からk近傍法まで6.1 はじめに
  • 6.2 k-means法を使ったデータのクラスタリング<Recipe 42>
  • 6.3 セントロイドの個数を最適化する<Recipe 43>
  • 6.4 クラスタの正確さを評価する<Recipe 44>
  • 6.5 ミニバッチk-means法を使ってより多くのデータに対処する<Recipe 45>
  • 6.6 k-means法により画像を量子化する<Recipe 46>
  • 6.7 特徴空間において最近傍を特定する<Recipe 47>
  • 6.8 混合ガウスモデル(GMM)による確率的クラスタリング<Recipe 48>
  • 6.9 k-means法を使って外れ値を検出する<Recipe 49>
  • 6.10 回帰にk近傍法(KNN)を使用する<Recipe 50>
  • 第7章 交差検証とモデル構築後のワークフロー―モデルの選択から永続化まで
  • 7.1 はじめに
  • 7.2 交差検証を使ってモデルを選択する<Recipe 51>
  • 7.3 k分割交差検証<Recipe 52>
  • 7.4 均衡な交差検証<Recipe 53>
  • 7.5 ShuffleSplitによる交差検証<Recipe 54>
  • 7.6 時系列交差検証<Recipe 55>
  • 7.7 scikit-learnによるグリッドサーチ<Recipe 56>
  • 7.8 scikit-learnによるランダムサーチ<Recipe 57>
  • 7.9 分類指標<Recipe 58>
  • 7.10 回帰指標<Recipe 59>
  • 7.11 クラスタリング指標<Recipe 60>
  • 7.12 ダミー推定器を使って結果を比較する<Recipe 61>
  • 7.13 特徴選択<Recipe 62>
  • 7.14 L1ノルムによる特徴選択<Recipe 63>
  • 7.15 joblibまたはpickleを使ってモデルを永続化する<Recipe 64>
  • 第8章 サポートベクトルマシン―線形SVMからサポートベクトル回帰まで8.1 はじめに
  • 8.2 線形SVMを使ってデータを分類する<Recipe 65>
  • 8.3 SVMを最適化する<Recipe 66>
  • 8.4 SVMによる多クラス分類<Recipe 67>
  • 8.5 サポートベクトル回帰<Recipe 68>
  • 第9章 決定木アルゴリズムとアンサンブル学習
  • 9.1 はじめに9.2 決定木を使って基本的な分類を行う<Recipe 69>
  • 9.3 pydotを使って決定木を可視化する<Recipe 70>
  • 9.4 決定木のチューニング<Recipe 71>
  • 9.5 回帰に決定木を使用する<Recipe 72>
  • 9.6 交差検証を使って過学習を抑制する<Recipe 73>
  • 9.7 ランダムフォレスト回帰を実装する<Recipe 74>
  • 9.8 最近傍に基づくバギング回帰<Recipe 75>
  • 9.9 勾配ブースティング決定木のチューニング<Recipe 76>
  • 9.10 アダブースト(AdaBoost)回帰器のチューニング<Recipe 77>
  • 9.11 scikit-learnでスタッキングアグリゲータを作成する<Recipe 78>
  • 第10章 テキスト分類と多クラス分類10.1 分類に確率的勾配降下法を使用する<Recipe 79>
  • 10.2 ナイーブベイズを使って文書を分類する<Recipe 80>
  • 10.3 半教師あり学習によるラベル伝播法<Recipe 81>
  • 第11章 ニューラルネットワーク11.1 はじめに11.2 パーセプトロン分類器<Recipe 82>
  • 11.3 ニューラルネットワーク:多層パーセプトロン<Recipe 83>
  • 11.4 ニューラルネットワークによるスタッキング<Recipe 84>
  • 第12章 単純な推定器の作成12.1 はじめに12.2 単純な推定器を作成する<Recipe 85>
  • 索引
  • 著者/翻訳者プロフィール
  • 奥付

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