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実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック
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產品詳情
- シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版! ★「Kaggleで勝つ」準備をしよう!★ 初学者が「Kaggleに何となく興味ある」状態から「実際のコンペに参加できる」状態になれるような内容を目指しました。 ・サンプルコードの詳細な解説があるから、しっかり身につく! ・優勝チームと専業Kagglerのコンビによる、安定のわかりやすさ! ・充実の本音対談で、やさしくサポート! ・初学者や手探りでやっているが体系的な知識を得たい人に最適。 【本書のサポートページ】 https://github.com/upura/python-kaggle-start-book 【実践Data Scienceシリーズ】 https://www.kspub.co.jp/book/series/S069.html 【主な内容】 第1章 Kaggleを知る 1.1 Kaggleとは 1.2 Kaggleで用いる機械学習 1.3 Kaggleのアカウントの作成 1.4 Competitionsページの概要 1.5 環境構築不要な「Notebooks」の使い方 第2章 Titanicに取り組む 2.1 まずはsubmit! 順位表に載ってみよう 2.2 全体像を把握! submitまでの処理の流れを見てみよう 2.3 次の一手を見い出す! 探索的データ分析をしてみよう 2.4 ここで差がつく! 仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう 2.5 勾配ブースティングが最強?! いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう 2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち?! ハイパーパラメータを調整してみよう 2.7 submitのその前に! 「Cross Validation」の大切さを知ろう 2.8 三人寄れば文殊の知恵! アンサンブルを体験しよう. 第3章 Titanicの先に行く 3.1 複数テーブルを扱う 3.2 画像データを扱う 3.3 テキストデータを扱う 第4章 さらなる学びのために 4.1 参加するコンペの選び方 4.2 初学者にお勧めの戦い方 4.3 分析環境の選択肢 4.4 お勧めの資料・文献・リンク 付録A サンプルコード詳細解説 A.1 第2章 Titanicに取り組む A.2 第3章 Titanicの先に行く
| Publisher | 講談社 |
| Publication date | March 19, 2020 |
| Language | Japanese |
| Print length | 192 pages |
| ISBN-10 | 4065190061 |
| ISBN-13 | 978-4065190067 |
| Item Weight | 380 g |
| Dimensions | 7.2 x 0.39 x 9.17 inches (18.3 x 1 x 23.3 cm) |
| Part of series | 実践Data Scienceシリーズ |
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実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック
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石原 祥太郎 , 村田 秀樹 Format: Tankobon Hardcover Introductory & Beginning Editorial Review
The "PythonではじめるKaggleスタートブック" serves as an accessible and engaging introduction to Kaggle for those who are beginning their journey in data science and machine learning. Reviewers highlight that the book effectively answers common beginner queries about how to earn medals, submit entries, and progress through competitions on Kaggle, making it particularly valuable for those without prior experience in Python or machine learning. The text is noted for its colorful layout and detailed code explanations, which help readers understand the function of the code as they work through the material. Many appreciate the conversational format that includes insights on starting Kaggle, the enjoyment of submissions, building benchmarks, and the importance of feature engineering. The inclusion of diverse data types—such as table, image, and text data—adds to its completeness. While aimed at beginners, the book seems best suited for those with some foundational knowledge of Python and machine learning principles, as several users found the content challenging without such background. Key takes indicate that complete novices may struggle, particularly due to some unclear instructions and potential discrepancies with code execution stemming from version changes over time. Overall, the "PythonではじめるKaggleスタートブック" has been beneficial for many eager learners wanting to engage with Kaggle but might prove overwhelming without the necessary preliminary knowledge. It strikes a balance between being informative and practical, though future editions might benefit from enhanced editing and clearer instructions. **
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優點
- Clear explanations of key concepts and processes in Kaggle.
- Engaging format with informative commentary on personal experiences.
- Comprehensive coverage of different data types including text and image data.
- Good for beginners who have some foundational knowledge of Python and machine learning.
缺點
- May be too challenging for complete novices without any programming or machine learning background.
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