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【裁断済み】LightGBM予測モデル実装ハンドブック／毛利拓也

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『【裁断済み】LightGBM予測モデル実装ハンドブック／毛利拓也』はセカイモンで57b58ee22ac1から出品され、133の入札を集めて03月24日 8時 56分に、2228円で落札されました。即決価格は2228円でした。決済方法はに対応。沖縄県からの発送料は落札者が負担しました。ＰＲオプションはストア、取りナビ(ベータ版)を利用したオークション、即買でした。

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《出品：2023-07-01》\r\r＊注意＊\r・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\r・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）\r・プロフィールの記載を必ずご確認ください\r\r上記をご了承のうえ、ご購入ください。\r\r\r【商品の状態・備考】\r・目立った傷や汚れなし\r\r\r【お取り置き／専用ページについて】\r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。\r\r・まとめ買い\r\r（注意）専用ページ作成から2日経過してもご購入いただけない場合、専用ページを取り消します。\r\r\r【商品説明】\r本書は実践知を基にLightGBMの仕組みや実務への活用方法をハンズオン形式で学ぶ技術書です。LightGBMはレコード数が1,000万件を越える大規模データでも数時間でモデル学習でき、予測精度が高く、実装がシンプルという開発運用に適した特徴を兼ね揃えた機械学習アルゴリズムです。\r本書の目標は以下の2つです。\r\r目標1　LightGBMの理解ためには、逆説的ですが「LightGBM以外」の仕組みを具体的に理解する必要があると、筆者は考えています。そこで、本書は機械学習の基礎となる「線形回帰」、勾配ブースティングの基礎となる「決定木（回帰木）」の仕組みを最初に整理し、続いて、回帰木→勾配ブースティング→XGBoost→LightGBMとアルゴリズムごとの工夫（前提条件）を数式を交えて理解する構成にしています。\r\r目標2　実務活用は探索的データ解析（EDA）、クロスバリデーション、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータ最適化の精度改善の実装を通じて、実務で役立つ考え方や運用で注意すべき点を学べるようにハンズオンします。また、実務は精度の改善と並んで、予測値の説明性が大事になります。そこで、予測値を特徴量の貢献度で分解し、予測値の原因を分析します。\r\r※Amazon.co.jpより引用\r\r\r#裁断済み\r#コンピュータ\r#IT

カテゴリー:	本・雑誌・漫画>>>本>>>コンピュータ・IT
商品の状態:	目立った傷や汚れなし
配送料の負担:	送料込み(出品者負担)
配送の方法:	佐川急便/日本郵便
発送元の地域:	新潟県
発送までの日数:	2~3日で発送