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実用

Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80+

あらすじ・内容

Python機械学習のレシピ集80超!

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。具体的には、次のテーマを取り上げます ― ◎機械学習の基本的な枠組み、◎モデル構築前のワークフローと前処理、◎次元削減、◎線形モデルの構築、◎ロジスティック回帰、◎距離指標によるモデル構築、◎交差検証とモデル構築後のワークフロー、◎サポートベクトルマシン、◎決定木とアンサンブル学習、◎テキストと多分類、◎ニューラルネットワーク、◎単純な評価器の作成 ― 原著 2nd Edition待望の翻訳! 本書は『scikit-learn Cookbook - Second Edition』の翻訳書です。 本書の対象読者として、機械学習のPythonプログラミングについてある程度知識または経験のある方を想定しています。

電子書籍
価格

4,290(税込)

3,900円 (+消費税390円)

付与コイン
39(*詳細)

作品情報

シリーズ
impress top gearシリーズ(impress top gearシリーズ)
著者
レーベル
impress top gearシリーズ
出版社
インプレス
カテゴリ
実用
ページ概数
392
配信開始日
2019/3/27
底本発行日
2019/3/21
対応端末
  • PCブラウザ
    ビューア
  • Android
    (スマホ/タブレット)
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  • 推奨環境
ページ概数

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シリーズ最新刊

実用 プロフェッショナルPython ソフトウェアデザインの原則と実践

著者: Dane Hillard

クリーンで柔軟性の高いプログラムを開発できる。
プロの品質を実現するデザイン手法を多面的に解説。

<抽象化、カプセル化、パフォーマンス、テスト、拡張性と柔軟性、
クラスの継承、疎結合、リファクタリング、デザインパターン .etc>

プログラマーが考慮すべきソフトウェアデザインのアプローチとして、
さまざまな手法がこれまで登場し発展してきました。

たとえば、1960年代の構造化プログラミング以降で発展した「関心の分離」や「抽象化」、
オブジェクト指向の中心概念の1つ「カプセル化」などが挙げられます。
これらは、いずれもソフトウェアの開発/運用をより容易にし、拡張性・保守性を高めるものです。

本書では、それらのアプローチをどのように理解し、
Pythonでどのように実践していけばよいのかを解説します。

本書の内容を習得することで、初中級者はコーディングスキルを大きく向上させ、
プロフェッショナルなプログラミングへの道を見通せるようになります。
ベテランの開発者が最近のトレンドを押さえて昔の知識を更新するのにもよいでしょう。

価格

3,300(税込)

3,000円 (+消費税300円)

「impress top gearシリーズ(impress top gearシリーズ)」シリーズ作品一覧(全63冊)

2,200円〜5,500(税込)

  • 実用 Game Programming Patterns ソフトウェア開発の問題解決メニュー

    開発経験に基づくパターン実践の極意!
    パターン誕生の背景/エッセンス/適用条件/サンプルを解説。

    ゲームプログラミングを含むソフトウェア開発の現場で、デザインパターンをより的確に利用するための解説書。著者は、米国大手ゲーム会社エレクトロニック・アーツでゲーム開発に従事。その経験に基づき、GoFや著者独自のパターンについて考察。より容易に変更できる洗練されたアーキテクチャ、ゲームに求められる実行速度といった視点を重視しつつ、幅広く応用できるパターンやゲーム必須のパターンを取り上げています。本書は、『Game Programming Patterns』の翻訳書です。米国アマゾンで60以上のレビューを集め、その9割が星5つと評価されています(2015年8月)。

    【以下、本書イントロダクションより抜粋】
    私がこの本で提供したいのは、解決策のメニューのようなものです。この本の各々の章では、単独でコードに適応可能なアイデアを解説しています。役立つものをメニューから選んで組み合わせることができます。

    価格

    4,180(税込)

    3,800円 (+消費税380円)

  • 実用 CUDA C プロフェッショナル プログラミング

    ディープラーニングや機械学習などAIの処理高速化に最適!

    CUDA C プログラミングを本格的に学ぶ。
    グローバルメモリ、シェアードメモリ、ストリームなどを徹底活用。

    CUDA Cプログラミングを本格的に理解して、プログラムの高速化を図るための技術解説書。本書では、CUDAプログラミングモデルから始め、カーネルレベルやグリッドレベルの並列化手法を解説。グローバルメモリ、シェアードメモリ、ストリームなどを徹底活用する方法を紹介します。さらに、GPUスループットの計測、CUDAアプリケーションへの効率的な移植、マルチGPUプログラミングについても説明。

    ◎本書は『Professional CUDA C Programming』の翻訳書です。

    【本書の構成】
    第1章 CUDAによるヘテロジニアス並列コンピューティング
    第2章 CUDAプログラミングモデル
    第3章 CUDAの実行モデル
    第4章 グローバルメモリ
    第5章 シェアードメモリとコンスタントメモリ
    第6章 ストリームと並列処理
    第7章 命令レベルのプリミティブの調整
    第8章 CUDAのGPUアクセラレーションライブラリとOpenACC
    第9章 マルチGPUプログラミング
    第10章 実装上の注意点

    価格

    5,500(税込)

    5,000円 (+消費税500円)

  • 実用 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

    機械学習の考え方とPython実装法がわかる!
    分類/回帰問題や深層学習の導入を解説。

    ◎絶妙なバランスで「理論と実践」を展開
    ◎Pythonライブラリを使いこなす
    ◎数式・図・Pythonコードを理解する

    本書は、機械学習の理論とPython実践法を網羅的に解説した技術書です。機械学習とは、データから学習した結果をもとに判定や予測を行うことです。すでにさまざまな機械学習の方法が開発されています。本書では、それらの方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Pythonによる実装法を説明します。初期の機械学習アルゴリズムから取り上げ、前処理や次元削減、Webへの展開のほか、終盤ではディープラーニングについても見ていきます。機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。

    ※本書は『Python Machine Learning』の翻訳書です。
    ※付録では、本書を読み進めるにあたっての前提知識として、Python ライブラリや数学について補足説明をしています。必要に応じて、他の書籍などもご参照ください。

    価格

    4,400(税込)

    4,000円 (+消費税400円)

  • 実用 OpenStack実践ガイド

    OpenStackによるクラウドコンピューティング環境は、欧米の最先端技術をいち早く採用するサービスプロバイダ企業はもちろんのこと、製造、通信、流通、金融、公共、軍事システムなどさまざまな分野で採用されており、全世界規模で利用が広がっています。しかし、OpenStackによるクラウドコンピューティング環境は、高度な自動化・省力化を実現できる柔軟性に富んだITシステムをもたらす半面、自社への採用可否の判断、導入前の基盤設計、初心者でもわかるレベルのステップ・バイ・ステップによる構築手順、運用管理の具体的な手法、注意点など、実践的な内容を短時間で効率よく入手することが難しい状況にあります。また、OpenStackは、クラウドコンピューティングで求められる機能要求の増加に伴い、含まれるコンポーネンの数も年々増加し、ソフトウェア自体が大変複雑化しており、構築手順や運用管理のノウハウが、すぐに陳腐化するといった頭の痛い問題もあります。
     本書は、進化の非常に速いOpenStackの情報を可能な限り素早く提供し、クラウド基盤をまったく構築したことがない初心者にもその基礎を理解できるように、代表的なOpenStack環境のインストール手順、ソフトウェア定義型ネットワークの構築手順、使用法などを具体的に記載しました。これにより、OpenStackを触ったことがない初心者でも、まずは、実際に構築、使用することで、OpenStackによるクラウドコンピューティングの基本的な機能を理解できます。

    価格

    3,300(税込)

    3,000円 (+消費税300円)

  • 実用 Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装

    深層学習のアルゴリズムをJavaで実装!
    「ゼロからの実装」や「ライブラリの活用」を解説

    本書では、まず深層学習に関連する機械学習アルゴリズムを復習します。
    その後、深層学習アルゴリズムの主要な理論を解説し、
    Javaでゼロから実装する方法を示します。

    さらに、Javaライブラリを利用した実装方法も解説します。
    深層学習用Javaライブラリとして使用するDeeplearning4jは
    オープンソースの分散処理ソフトウェアApache Spark/Hadoopに
    統合されているものです。

    そのほか、人工知能やディープラーニングの変遷や今後の展望について説明し、
    番外編としてTheano/TensorFlow/CaffeをPythonで利用する方法も解説します。

    「概要だけではなく、数式やアルゴリズムの根本まで解説」
    「コード例は非常に読みやすい」----原著への読者の声

    ※ 本書は『Java Deep Learning Essentials』の翻訳書です。

    価格

    3,740(税込)

    3,400円 (+消費税340円)

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39コイン

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