HOT ! Python機械学習プログラミング (データサイエンティストによる理論と実践) 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

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Python機械学習プログラミング (データサイエンティストによる理論と実践) 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の詳細情報

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。RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習【増補改訂版。第2版]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。
第3版］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
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本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、強化学習などを取り上げ、scikit‐learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13~16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。
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◆著者プロフィール
ブリヂストン　電動自転車　バッテリー　充電器　ビッケモブdd
◎Sebastian Raschka(セバスチャン・ラシュカ)
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ミシガン州立大学博士課程で計算生物学と機械学習の複合領域において博士号を取得。
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現在、ウィスコンシン州立大学マディソン校の統計学助教授で、機械学習と深層学習の研究に
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焦点を当てている。Pythonコーディングの経験が長く、データサイエンス、機械学習、
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ディープラーニングの実践について多数のセミナーの講師も務めている。
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◎Vahid Mirjalili(ヴァヒド・ミルジャリリ)
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ミシガン州立大学にて分子構造の大規模計算シミュレーションの新しい手法を開発したことにより
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機械工学の博士号を取得。ミシガン州立大学のiPRoBeラボに参加し、コンピュータービジョンと
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バイオメトリクスドメインに機械学習を適用。その後、3Mにリサーチサイエンティストとして入社。
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