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| (概要)機械学習を基礎から理論的に学びたい、そんなITエンジニアに向けて執筆された本です。初版から約5年が経過し、全面カラー化して「改訂新版」としました。Pythonのコーディング環境もGoogleColaboratoryに刷新、これまで5回にわたる重版で修正した内容に加え、最新の書き下ろし修正でアップデートしました。初版から内容は古びておらず、逆に、機械学習を学ぶうえで重要な理論がほぼカバーされていますので、まさに入門の定番書になりました。カラー化によりグラフも見やすくなり、理解が進むのもお勧めするポイントです。(こんな方におすすめ)・機械学習について興味があるITエンジニア、大学生、専門学校生、高専生など(目次)第1章データサイエンスと機械学習1.1ビジネスにおけるデータサイエンスの役割1.2機械学習アルゴリズムの分類1.3本書で使用する例題1.4サンプルコード実行環境の準備第2章最小二乗法:機械学習理論の第一歩2.1多項式近似と最小二乗法による推定2.2オーバーフィッティングの検出2.3付録—ヘッセ行列の性質第3章最尤推定
3,261-(税込)
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