Hands Learning [プログラミング]
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| 商品 | 説明 | 価格 |
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 Python機械学習プログラミング PyTorch&scikit‐learn編 / 原タイトル:Machine Learning with PyTorch and Scikit‐Learn[本/雑誌] (impress top gear) / SebastianRaschka/著 Yuxi(Hayden)Liu/著 VahidMirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳 ネオウィング 楽天市場店 | ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞本書は、機械学習の手法全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。一から実装することでモデルの仕組みをより具体的に理解でき、PyTorchやscikit‐learnのライブラリを使うことでより簡単に実装できることを示します。PyTorchについてはその仕組みから説き、自然言語処理やグラフニューラルネットワークなどの実装を解説。機械学習の理論と実践について幅広く探求するための一冊となっています。＜収録内容＞「データから学習する能力」をコンピュータに与える分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用データ前処理—よりよい訓練データセットの構築次元削減でデータを圧縮するモデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティスアンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ機械学習の適用—感情分析回帰分析—連続値をとる目的変数の予測クラスタ分析—ラベルなしデータの分析〔ほか〕＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2811189SebastianRaschka / Cho Yuxi (Hayden) Liu / Cho VahidMirjalili / Cho Ku Ipu / Yaku Fukushima Shin Taro / Kanyaku / Python Kikai Gakushu Programming PyTorch & Scikit Learn Hen / Original Title: Machine Learning with PyTorch and Scikit Learn (impress top gear)メディア：本/雑誌発売日：2022/12JAN：9784295015581Python機械学習プログラミング PyTorch&scikit‐learn編 / 原タイトル:Machine Learning with PyTorch and Scikit‐Learn[本/雑誌] (impress top gear) / SebastianRaschka/著 Yuxi(Hayden)Liu/著 VahidMirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳2022/12発売 | 4,620円 |
 Hands-On Data Science for Marketing: Improve your marketing strategies with machine learning using Python and R [ペーパーバック] Hwang 参考書専門店 ブックスドリーム | 【30日間返品保証】商品説明に誤りがある場合は、無条件で弊社送料負担で商品到着後30日間返品を承ります。ご満足のいく取引となるよう精一杯対応させていただきます。※下記に商品説明およびコンディション詳細、出荷予定・配送方法・お届けまでの期間について記載しています。ご確認の上ご購入ください。【インボイス制度対応済み】当社ではインボイス制度に対応した適格請求書発行事業者番号（通称：T番号・登録番号）を印字した納品書（明細書）を商品に同梱してお送りしております。こちらをご利用いただくことで、税務申告時や確定申告時に消費税額控除を受けることが可能になります。また、適格請求書発行事業者番号の入った領収書・請求書をご注文履歴からダウンロードして頂くこともできます（宛名はご希望のものを入力して頂けます）。■商品名■Hands-On Data Science for Marketing: Improve your marketing strategies with machine learning using Python and R■出版社■Packt Publishing■著者■Hwang Yoon Hyup■発行年■2019/03/29■ISBN10■1789346347■ISBN13■9781789346343■コンディションランク■可コンディションランク説明ほぼ新品：未使用に近い状態の商品非常に良い：傷や汚れが少なくきれいな状態の商品良い：多少の傷や汚れがあるが、概ね良好な状態の商品(中古品として並の状態の商品)可：傷や汚れが目立つものの、使用には問題ない状態の商品■コンディション詳細■わずかに書き込みあります（10ページ以下）。その他概ね良好。わずかに書き込みがある以外は良のコンディション相当の商品です。水濡れ防止梱包の上、迅速丁寧に発送させていただきます。【発送予定日について】こちらの商品は午前9時までのご注文は当日に発送致します。午前9時以降のご注文は翌日に発送致します。※日曜日・年末年始（12/31〜1/3）は除きます（日曜日・年末年始は発送休業日です。祝日は発送しています）。(例)・月曜0時〜9時までのご注文：月曜日に発送・月曜9時〜24時までのご注文：火曜日に発送・土曜0時〜9時までのご注文：土曜日に発送・土曜9時〜24時のご注文：月曜日に発送・日曜0時〜9時までのご注文：月曜日に発送・日曜9時〜24時のご注文：月曜日に発送【送付方法について】ネコポス、宅配便またはレターパックでの発送となります。関東地方・東北地方・新潟県・北海道・沖縄県・離島以外は、発送翌日に到着します。関東地方・東北地方・新潟県・北海道・沖縄県・離島は、発送後2日での到着となります。商品説明と著しく異なる点があった場合や異なる商品が届いた場合は、到着後30日間は無条件で着払いでご返品後に返金させていただきます。メールまたはご注文履歴からご連絡ください。 | 7,658円 |
 Pythonではじめる教師なし学習 機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用 / 原タイトル:Hands‐On Unsupervised Learning Using Python[本/雑誌] / AnkurA.Patel/著 中田秀基/訳 ネオウィング 楽天市場店 | ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習する機械学習の一種です。現在の機械学習では大量のラベル付きのデータを用いる教師あり学習が主流ですが、ラベルを付けるには膨大なコストがかかります。現実世界に機械学習を適用していくためには、ラベル付けを必要としない教師なし学習の重要性が増してくると考えられます。本書は実践的な視点から、データにある隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介します。ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を各段に広げる教師なし学習の本質に迫ります。さらに、変分オートエンコーダ(VAE)や敵対的生成ネットワーク(GAN)、制限付きボルツマンマシン(RBM)などの生成モデルも紹介します。＜収録内容＞1部 教師なし学習の基礎(機械学習エコシステムにおける教師なし学習の立ち位置機械学習プロジェクトのはじめから終わりまで)2部 scikit‐learnを用いた教師なし学習(次元削減異常検出 ほか)3部 TensorFlowとKerasを用いた教師なし学習(オートエンコーダオートエンコーダハンズオン ほか)4部 TensorFlowとKerasを用いた深層教師なし学習(制限付きボルツマンマシンを用いた推薦システム深層信念ネットワークを用いた特徴量検出 ほか)＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2484462AnkurA. Patel / Cho Nakata Hideki / Yaku / Python Dehajimeru Kyoshi Nashi Gakushu Kikai Gakushu No Kano Sei Wo Hirogeru Raberu Nashi Data No Riyo / Hara Title : Hands on Unsupervised Learning Using Pythonメディア：本/雑誌発売日：2020/04JAN：9784873119106Pythonではじめる教師なし学習 機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用 / 原タイトル:Hands‐On Unsupervised Learning Using Python[本/雑誌] / AnkurA.Patel/著 中田秀基/訳2020/04発売 | 3,960円 |