《値下げ済み：2021-05-29》

＊注意＊
・本書は「裁断」されており、ページが一枚ずつバラバラの状態でございます。通常の読書には適しません
・単品での値下げは一切いたしません。複数冊ご購入いただく場合は値引きをいたします（詳細はプロフィールに記載）
・プロフィールの記載を必ずご確認ください

上記をご了承のうえ、ご購入ください。


【商品の状態・備考】
・目立った傷や汚れなし


【配送・発送について】
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【梱包について】
クリーニング後、以下の順に梱包いたします。
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商品の取り置きは一切いたしません。しかし次に該当する場合は、専用ページを作成いたします。

・まとめ買い

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【商品説明】
本書は「機械学習」で語られることの多い手法(最近傍法や回帰法、ナイーブベイズ
や決定木を使った分類法)を網羅し、それぞれの意味や成立条件を解説します。
といっても、ゴリゴリの数式だけを使うわけではなく、既存のデータを使用し、
それら手法によって解析した結果、どのようなグラフが表示されるか、を
手取り足取りで解説してくれます。
ですから、機械学習を構成するさまざまな手法を、実際に使えるレベルで理解できる
ようになります。
そのため、自身が関わるプロジェクトにおいて、どの手法がベストプラクティスと
なるのか、無意味な分析・解析を避ける勘所がわかるようになるでしょう。
「機械学習」を学んだものの「もやもや」に付きまとわれているエンジニアに
よく効く一冊です。

※Amazon.co.jpより引用


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