【レビュー】Python機械学習クックブック

Pythonを使った機械学習を行う上で役に立つ200のレシピを収録したクックブック!
Pythonを使った機械学習で頻繁に遭遇すると思われる200の問題とその解決方法を紹介。扱う内容は、データ構造（ベクトル、行列、配列）、数値データ、カテゴリデータ、テキスト、イメージ、日付と時刻の処理、特徴量抽出、次元削減、モデルの評価と選択、線形回帰、論理回帰、木構造、ランダムフォレスト、k最近傍法、SVM、ナイーブベイズ、クラスタリング、ニューラルネットワーク、訓練モデルの保存と読み込みなど、幅広く多岐にわたります。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。

Pythonを使った機械学習を行う上で役に立つ200のレシピを収録したクックブック!

　・「全力回避フラグちゃん!」チャンネルの動画のサムネイルをクラスタリングを用いて可視化するとどうなるか？【可視化】【クラスタリング】[2021-10-03に投稿]

　・重回帰分析あれこれ[2021-07-06に投稿]

　・次元削減の基礎[2020-12-21に投稿]

　・【最短で理解する】データ分析のためのPython基礎[2020-05-05に投稿]

　・[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～[2018-07-12に投稿]