データサイエンスの世界的コミュニティ、Kaggleの分析コンペで勝つ方法
Kaggleとは、データサイエンスと機械学習の研究者やプログラマーが集まる世界最大のコミュニティ。その中では、企業や政府がコンペ方式で課題を提示し、最も精度の高い分析モデルに賞金を与えて買い取るという「コンペティション」が多数開催されています。
特に分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の書籍に載らないような手法やテクニックが活用されます。こうしたテクニックは実務でのモデル構築に役立ちます。
本書では、Kaggleの部b席コンペなどで採用される最新のテクニックを集めて紹介。モデルの作成や評価、チューニングなどを解説。コンペで上位を目指し、より予測モデルの精度を上げたい人向けに最適な参考書としています。
著者 |
門脇 大輔 |
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阪田 隆司 |
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保坂 桂佑、平松 雄司 |
定価 |
¥ 3,608 |
発行形態 |
単行本(ソフトカバー) |
発行日 |
2019-10-09 |
発行所 |
技術評論社 |
発行元 |
技術評論社 |
判型 |
23×18 |
ページ数 |
424 ページ |
ISBNコード(13桁) |
9784297108434 |
ISBNコード(10桁) |
4297108437 |