RのWeb制作

Webサービス制作のための技術情報を。データ分析(Python、機械学習コンペ他)や自作野球ゲームMeisyoのこと中心。

データサイエンスおすすめ教材紹介【Skill Stacks】 Python データサイエンス

【教材紹介】機械学習のための「前処理」入門

投稿日:2022年1月21日 更新日:

予測のためのデータ前処理(加工)にはさまざまな手法があります。本書では、非構造化データを中心に「予測するために」データ分析を進めていきます。前処理と銘打たれていますが、どちらかというとデータ加工のテクニックを記述した本です。

名称


機械学習のための「前処理」入門

著者

足立悠

概要

構造化データ、非構造化データにはデータの前処理(加工)という難題があります。非常に手間暇がかかり、かつ分析モデルの精度に大きく関わってきます。今回の書籍では、非構造化データを中心にデータ加工から予測モデルの構築まで、分析フレームワークCRISP-DMをベースに話を進めます。

この書籍は前処理というより、加工の本だと思われる。下記の定義の前処理なら、必要知識にある前処理大全がおすすめ。

必要知識

【教材紹介】前処理大全

得られるスキル

Python, 欠損値補完, 不均衡データの均衡化, 正規化, クラスタリング, 次元削減
画像データの加工, 時系列データの加工, 自然言語データの加工

その他の教材紹介ページはこちら → Skill Stacks

-データサイエンスおすすめ教材紹介【Skill Stacks】, Python, データサイエンス

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です

関連記事

[Python] tensorflow_datasetsで詰まったとき

「図解速習 DEEPLEARNING」で自己環境(Windows)で学習していました。 tensorflow_datasetsって何だ・・・? import tensorflow_datasets a …

[Meisyo]練習難易度の不均衡是正への分析的アプローチ2

[Meisyo]練習難易度の不均衡是正への分析的アプローチから早3か月。 「練習ごとに難易度が違いすぎるんですけど!!」という不満は少しは解消されたかなー・・・ 効果測定してないのにわかるの?エスパー …

[Kaggle] Titanic 約80% by ランダムフォレスト

実力不足感が否めませんが、Kaggleのチュートリアル的なTitanicにおいてランダムフォレストで正答率約80%を出せたのでコードを載せておきます。 Colaboratory 実施期間:2019/0 …

【教材紹介】データ解析の実務プロセス入門

「データ分析を会社で初めて行いたい」「データ分析を任されたがどうすればいいかよく分からない」というときはこちらの書籍がおすすめ。良いデータ分析を構成する分析プロセスからデータの収集方法、探索的データ解 …

[Meisyo]パラメータバランス調整 ver 0.10(a)

パラメータバランスを調整します。 理由としては、ミートが強すぎるからです。 ミートが神の地位を手に入れて早・・・というより、Meisyoが最初からそうだった。 「ミートを上げれば即ち打てる」で、パワー …