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「データサイエンス設計マニュアル」の検索結果: 1冊
データサイエンス設計マニュアル
データ収集と分析に必要な知識とスキルについて、確率・統計の基礎から線形代数、スコアとランキング、統計分析、データマンジング、ビジュアライゼーション、数学的モデル、回帰、機械学習まで広範囲にわたってカバー。著者は「アルゴリズム設計マニュアル」の著者であり、長年コンピュータサイエンス教育に携わっている計算機科学者。
Python機械学習の基礎固め5冊
はじめに 自分が最初に書いた機械学習らしいコードは、scikit-learn の fit と predict を呼ぶだけの十数行だった。データを読み込んで、モデルに食わせて、精度が出た。そこで満足していた。 問題はレビューで起きた。「この評価指標で妥当なのか」「学習データに予測時点では手に入らない情報が混ざってないか」と聞かれて、何ひとつ答えられなかった。ライブラリの使い方は分かるのに、中で何が起…