Scikit-learn データ分析 実装ハンドブック

ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎはデータ分析に使用する機械学習アルゴリズムのフレームワークです。本書によって機械学習アルゴリズムの数式と実装を理解し、データに合わせた最適な予測モデルを作成できます。データ分析が初めてのＰｙｔｈｏｎユーザーに、機械学習アルゴリズムを数式と図解を多用して丁寧に解説し、わかりやすいサンプルを使ってデータ分析の手法を紹介する入門書です。データ分析ツールＪｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋ対応。

目次 : 第１章　機械学習とは何か/ 第２章　ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎと開発環境/ 第３章　回帰/ 第４章　分類/ 第５章　クラスタリング/ 第６章　次元削減/ 第７章　モデルの評価/ 第８章　Ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、実データ分析/ 第９章　ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ　ＡＰＩ

【著者紹介】
毛利拓也 : 大学院時代は量子コンピュータの量子ビットの理論モデルを研究し、卒業後は会計系コンサルティングファームでシステム導入プロジェクトをリード

北川廣野 : 東京理科大学で量子ドット・量子細線の研究に従事、理学修士。現在、会社に勤務しつつ、博士課程でＣＳの研究に従事している

澤田千代子 : プログラミングスクールＦＣ∞ＫＩＤｓ主催。慶応義塾大学ＳＦＣ研究所所員、湘南工科大学講師（非常勤）。ＳＥ・ＡＩエンジニアを経てフリーに転身、現在は主にプログラミングやデータサイエンスの講師をつとめている

谷一徳 : サイバーブレイン株式会社代表取締役社長。ＡＩや量子コンピュータを始めとする最先端技術がオンラインで学べるＡＩ　Ａｃａｄｅｍｙを運営。これまでに３，０００名を超える方々を中心に機械学習やプログラミングを教える（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）