機械学習のための特徴量エンジニアリング(キカイガクシュウノタメノトクビリョウエンジニアリング)
その原理と Python による実践
- 著者:
- Alice Zheng/Amanda Casari/株式会社ホクソエム(アリス チャン/アマンダ カサリ/ホクソエム)
- 出版社:
- オライリー・ジャパン
- 出版日:
- 2019年02月23日頃
- ISBN:
- 9784873118680
- 価格:
- ¥3,300
- 在庫:
- 1
- 判型:
- 単行本
★★★★☆4.33(4 件)
総合
165位
11 件の言及言及数
217位
中級者向け
機械学習特徴量エンジニアリングデータ前処理データサイエンス予測モデルデータ分析特徴量選択特徴量変換データ処理AI
書籍紹介
機械学習や人工知能の性能を決める特徴量作成・変換／選択について詳述した書籍!
本書は、機械学習を行うエンジニアが知るべき特徴量抽出の基本から応用、最新のテーマまでを網羅した書籍です。内容としてはそれほど難しくないため、機械学習を学んでいる人が特徴量エンジニアリングについて学びはじめる書籍として最適です。
言及の推移
言及 Qiita 記事 (11 件)
2025年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ89冊+Next5冊=104冊
♡ 438本, 機械学習, データ分析, データサイエンス特徴量エンジニアリングの手法としてのクラスタリング(とX-meansによる最適なクラスタ数の導入)
♡ 11Python, 機械学習, MachineLearning, Kaggle, クラスタリング【機械学習】特徴量選択～組み込み法をscikitlearnで実装してみる～
♡ 9機械学習, scikit-learn, 特徴量エンジニアリングDatabricksに入社して5年目の振り返り
♡ 7ポエム, Databricks要件整理から可視化まで約1時間 ― IBM Bob と一緒に試作した顧客解約予測の機械学習アプリ一例
♡ 4Python, 機械学習, AI, Streamlit, IBMBobkagglerへの道1 登録～EDAまで
♡ 2numpy, matplotlib, AI, Kaggle, EDA特徴量エンジニアリング入門 〜pandasで整形したデータを予測モデルにつなげる〜
♡ 1Python, 機械学習, 入門, データサイエンス, 特徴量エンジニアリング最強の予測モデルを Web アプリで動かす！LightGBM vs XGBoost 住宅価格予測の完全ガイド
♡ 1機械学習, xgboost, lightgbm, 予測AIに「家賃の相場観」を教え込んだら、予測精度が爆上がりした話
♡ 0Python, #機会学習2025年9月24日の学習記録 データの前処理 【永久保存版】データサイエンス入門完全攻略【基礎を徹底解説】(はやたす|Python・データサイエンスコーチ) 34:00～45:00
♡ 0Python, Kaggle, 学習記録
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