【MeL】データアナリティクスのための機械学習入門 ―アルゴリズム・実例・ケーススタディ―（世界標準MIT教科書）
J.D. ケラハー, B. マクナミー, A. ダーシー 著
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内容
目次
第1章 予測的データアナリティクスのための機械学習 第2章 データから知見そして意思決定へ 第3章 データ探索 第4章 情報量に基づく学習 第5章 類似度に基づく学習 第6章 確率に基づく学習機 第7章 誤差に基づく学習 第8章 評価 第9章 ケーススタディ：顧客離れ 第10章 ケーススタディ：銀河の分類 第11章 予測的データアナリティクスのための機械学習の技法 付録A 機械学習のための記述統計とデータ可視化 付録B 機械学習のための確率の導入 付録C 機械学習のための微分法
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