実践 Data Science シリーズ Python ではじめる Kaggle スタートブック

シリーズの第 2 弾は、初学者向けの Kaggle 入門書の決定版! ★「 Kaggle で勝つ」準備をしよう!★ 初学者が「 Kaggle に何となく興味ある」状態から「実際のコンペに参加できる」状態になれるような内容を目指しました。 ・サンプルコードの詳細な解説があるから、しっかり身につく! ・優勝チームと専業 Kaggler のコンビによる、安定のわかりやすさ! ・充実の本音対談で、やさしくサポート! ・初学者や手探りでやっているが体系的な知識を得たい人に最適。 【本書のサポートページ】 https:／／ github.com/upura/python-kaggle-start-book 【実践 Data Science シリーズ】 https:／／ www.kspub.co.jp/book/series/S069.html 【主な内容】 第 1 章 Kaggle を知る 1.1 Kaggle とは 1.2 Kaggle で用いる機械学習 1.3 Kaggle のアカウントの作成 1.4 Competitions ページの概要 1.5 環境構築不要な「 Notebooks 」の使い方 第 2 章 Titanic に取り組む 2.1 まずは submit! 順位表に載ってみよう 2.2 全体像を把握! submit までの処理の流れを見てみよう 2.3 次の一手を見い出す! 探索的データ分析をしてみよう 2.4 ここで差がつく! 仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう 2.5 勾配ブースティングが最強?! いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう 2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち?! ハイパーパラメータを調整してみよう 2.7 submit のその前に! 「 Cross Validation 」の大切さを知ろう 2.8 三人寄れば文殊の知恵! アンサンブルを体験しよう. 第 3 章 Titanic の先に行く 3.1 複数テーブルを扱う 3.2 画像データを扱う 3.3 テキストデータを扱う 第 4 章 さらなる学びのために 4.1 参加するコンペの選び方 4.2 初学者にお勧めの戦い方 4.3 分析環境の選択肢 4.4 お勧めの資料・文献・リンク 付録 A サンプルコード詳細解説 A.1 第 2 章 Titanic に取り組む A.2 第 3 章 Titanic の先に行く 第 1 章 Kaggle を知る 1.1 Kaggle とは 1.2 Kaggle で用いる機械学習 1.3 Kaggle のアカウントの作成 1.4 Competitions ページの概要 1.5 環境構築不要な「 Notebooks 」の使い方 第 2 章 Titanic に取り組む 2.1 まずは submit! 順位表に載ってみよう 2.2 全体像を把握! submit までの処理の流れを見てみよう 2.3 次の一手を見い出す! 探索的データ分析をしてみよう 2.4 ここで差がつく! 仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう 2.5 勾配ブースティングが最強?! いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう 2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち?! ハイパーパラメータを調整してみよう 2.7 submit のその前に! 「 Cross Validation 」の大切さを知ろう 2.8 三人寄れば文殊の知恵! アンサンブルを体験しよう. 第 3 章 Titanic の先に行く 3.1 複数テーブルを扱う 3.2 画像データを扱う 3.3 テキストデータを扱う 第 4 章 さらなる学びのために 4.1 参加するコンペの選び方 4.2 初学者にお勧めの戦い方 4.3 分析環境の選択肢 4.4 お勧めの資料・文献・リンク 付録 A サンプルコード詳細解説 A.1 第 2 章 Titanic に取り組む A.2 第 3 章 Titanic の先に行く