オンラインセール

オーム社|Ohmsha

Pythonによるデータマイニングと機械学習

価格

3,520円 (税込)

ポイント 106ポイント (106円相当)

本当にPythonでデータマイニングと機械学習を行いたい人のための入門書  詳細

  • Pythonによるデータマイニングと機械学習_1
  • Pythonによるデータマイニングと機械学習_1

閉じる

送料について

送料当社負担(一部対象外あり)

ネットショップ「ビックカメラ.com」限定のサービスです。ビックカメラ店舗では実施しておりません。

一部の離島・山間部地域は、別途送料が発生する場合があります。

ビック酒販お取り扱い商品は5,500円(税込)以上ご購入で送料当社負担となります。

一部、送料当社負担対象外商品がございます。

送料当社負担対象外商品は、商品一品ごとに個別送料が発生します。

送料当社負担対象外商品の送料は商品ごとに異なります。詳しくは商品ページをご確認ください。

一部、メーカー直送品は別途送料がかかります。

送料当社負担は予告なく取りやめることがございます。

閉じる

予定数の販売を終了しました

カートに入れる

誠に申し訳ございません。
この商品は在庫がなくなりました。
この商品はご購入できません。
ご了承下さい。

教育・学習参考書  人気売れ筋ランキングを見る

商品について

カートに入れる

商品スペック

ページ数 372
サイズ A5
著者 藤野 巖

基本情報

商品名 Pythonによるデータマイニングと機械学習
型番 パイソンニヨルデータマイニン
メーカー オーム社|Ohmsha
商品コード 7126793
メーカー発売日 2021年06月21日

商品の特徴

本当にPythonでデータマイニングと機械学習を行いたい人のための入門書

本書は、本当にPythonでデータマイニングと機械学習を行いたい人のための入門書です。
初歩からていねいに解説してあります。
本書を読み切れば、誰でもPythonによるデータマイニングと機械学習の主な手法の実装方法が身に付きます。

このような方におすすめ
情報学科の大学学部生、情報分野の若手技術者

<目次>
主要目次
準備編
第1章 データマイニングと機械学習
第2章 Python速習(基本編)
第3章 Python 速習(応用編)

基礎編
第4章 回帰分析
第5章 階層型クラスタリング
第6章 非階層型クラスタリング
第7章 単純ベイズ法による分類
第8章 サポートベクトルマシン法による分類

実践編
第9章 時系列数値データの予測
第10章 日経平均株価の予測
第11章 テキストデータマイニング
第12章 Wikipedia記事の類似度
第13章 画像データの取り扱い手法
第14章 画像の類似判別とクラスタリング

詳細目次
準備編
第1章 データマイニングと機械学習
1.1 ビッグデータ
1.2 データマイニング
1.3 機械学習
1.4 プログラム開発環境の構築
第2章 Python速習(基本編)
2.1 Pythonの基本事項
2.2 Pythonの制御文(分岐)
2.3 Python の制御文(繰り返し)
2.4 リスト
2.5 ディクショナリ
2.6 ファイル入出力
第3章 Python 速習(応用編)
3.1 関数
3.2 クラス
3.3 モジュールとライブラリ
3.4 数値計算ライブラリNumPyと科学計算ライブラリSciPy
3.5 グラフ作成ライブラリmatplotlib
3.6 機械学習ライブラリscikit-learn
3.7 データ分析ライブラリpandas

基礎編
第4章 回帰分析
4.1 モデル、学習と予測
4.2 線形回帰
4.3 評価指標
4.4 scikit-learnによる線形回帰の実現
4.5 重回帰のプログラム例
4.6 リッジ回帰
4.7 scikit-learnによるリッジ回帰の実現
4.8 リッジ回帰のプログラム例
第5章 階層型クラスタリング
5.1 クラスタリング
5.2 階層型クラスタリングと非階層型クラスタリング
5.3 階層型クラスタリングのアルゴリズム
5.4 SciPyによる階層型クラスタリングの実現
5.5 階層型クラスタリングのプログラム例
第6章 非階層型クラスタリング
6.1 k-平均法
6.2 scikit-learnによるk-平均法のプログラム実現
6.3 非階層型クラスタリングのプログラム例
第7章 単純ベイズ法による分類
7.1 分類問題
7.2 正解付きデータセット、そして訓練データとテストデータ
7.3 分類器の評価と評価指標
7.4 単純ベイズ法
7.5 scikit-learnによる単純ベイズ法のプログラム実現
7.6 単純ベイズ法のプログラム例
第8章 サポートベクトルマシン法による分類
8.1 基本的な考え方
8.2 2クラス線形分離問題のサポートベクトルマシン法のモデル
8.3 サポートベクトルマシン法のモデルの最適解
8.4 カーネル法による非線形サポートベクトルマシンモデル
8.5 scikit-learnによるサポートベクトルマシン法のプログラム実現
8.6 サポートベクトルマシン法のプログラム例

実践編
第9章 時系列数値データの予測
9.1 時系列数値データ
9.2 相関係数
9.3 時系列数値データの予測と評価指標
9.4 線形回帰モデルによる時系列数値データの予測
9.5 Pythonによるプログラム実現
9.6 時系列数値データの予測のプログラム例
第10章 日経平均株価の予測
10.1 データの準備と確認
10.2 予測手法の詳細
10.3 説明変数の選択
10.4 日経平均株価(終値)の予測プログラム
第11章 テキストデータマイニング
11.1 形態素解析とMeCab
11.2 MeCabの簡単なプログラム例
11.3 文書データの数値化:TF?IDF
11.4 ベクトル空間モデルとコサイン類似度
11.5 scikit-learnによるプログラム実現
11.6 PythonによるTF-IDFとコサイン類似度のプログラム例
第12章 Wikipedia記事の類似度
12.1 データの準備
12.2 Wikipedia記事から特徴量TF?IDFを抽出する
12.3 Wikipedia記事間の類似度
第13章 画像データの取り扱い手法
13.1 簡単な例:手書き数字の認識
13.2 OpenCVを始めよう
13.3 画像の表現と特徴量
13.4 OpenCVによる特徴量の抽出と画像マッチング
13.5 Pythonによるプログラム例
第14章 画像の類似判別とクラスタリング
14.1 画像類似判別問題
14.2 一致する特徴点を数える手法
14.3 一致する特徴点間の平均距離を用いる手法
14.4 ベクトル量子化
14.5 ベクトル量子化とコサイン類似度を用いる手法
14.6 画像集合のクラスタリング

お探しの商品は見つかりましたか?

Pythonによるデータマイニングと機械学習

この商品とイメージが近い商品を探す

検索する

商品リクエスト

ご要望の商品をお探しいたします。お気軽にお申し付けください。

リクエストする

ショッピングガイド

中古商品ページへ移動します
ビックカメラ.comの会員IDをご利用頂くとスムーズにお買い物ができます
会員IDを利用する
会員IDを利用せずに開く
戻る

  • モーダル用ボタン
  • 選択いただいた商品の在庫がありません。

    目の項目を選択しなおしてください。

    戻る

  • 選択いただいた商品の在庫がありません。

    戻る