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machine learning book

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PytorchとScikit-Learnの本による機械学習

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ペーパーバック：770ページ
出版社：Packt Publishing
言語：英語

ISBN-10：1801819319
ISBN-13：978-1801819312
Kindle Asin：B09NW48MR1

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目次とコードノートブック

役立つインストールとセットアップの手順は、第1章のreadme.mdファイルに記載されています。

さらに、Zbynek Bazanowskiは、Google Colabでコードの例を実行する方法を説明するこの役立つガイドを提供しました。

これらは本に付随するコードの例にすぎないことに注意してください。これらのノートブックは、式と記述的なテキストなしでは役に立たないかもしれないことに注意してください。

機械学習 - コンピューターにデータから学習する能力を与える[Open DIR]
分類のための機械学習アルゴリズムのトレーニング[Open Dir]
Scikit-Learnを使用した機械学習分類器のツアー[Open Dir]
優れたトレーニングセットの構築 - データの前処理[Open Dir]
次元削減を介してデータの圧縮[Open Dir]
モデル評価とハイパーパラメーターの最適化のためのベストプラクティスの学習[Open Dir]
アンサンブル学習のためのさまざまなモデルを組み合わせる[Open Dir]
センチメント分析に機械学習を適用する[Open Dir]
回帰分析で連続ターゲット変数の予測[Open DIR]
ラベルのないデータの操作 - クラスタリング分析[Open DIR]
マルチレイヤー人工ニューラルネットワークをゼロから実装する[Open Dir]
Pytorchとの並列化ニューラルネットワークトレーニング[Open Dir]
より深く行く-Pytorchのメカニズム[Open Dir]
深い畳み込みニューラルネットワークを使用して画像を分類する[Open DIR]
再発性ニューラルネットワークを使用したシーケンシャルデータのモデリング[Open DIR]
トランス - 注意メカニズムによる自然言語処理の改善[Open Dir]
新しいデータを統合するための生成官能ネットワーク[Open Dir]
グラフ依存関係をキャプチャするためのグラフグラフ構造データの依存関係をキャプチャする[Open Dir]
複雑な環境での意思決定のための強化学習[Open Dir]

セバスチャン・ラシュカ、Yuxi（Hayden）Liu、およびVahid Mirjalili。 PytorchとScikit-Learnによる機械学習。 Packt Publishing、2022。

 @book{mlbook2022,  
address = {Birmingham, UK},  
author = {Sebastian Raschka, and Yuxi (Hayden) Liu, and Vahid Mirjalili},  
isbn = {978-1801819312},   
publisher = {Packt Publishing},  
title = {{Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn}},  
year = {2022}  
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