目次
第1部 機械学習の基本(機械学習とPythonを始める)
第2部 事例による実用的Python機械学習(20のニュースグループデータセットでテキスト分析技法の検討
クラスタリングアルゴリズムとトピックモデルアルゴリズムによる20のニュースグループデータセットのマイニング
ナイーブベイズでスパムメール検出
ニューストピックをサポートベクターマシンで分類
木にもとづくアルゴリズムでオンライン広告のクリック予測
ロジスティック回帰でオンライン広告のクリックスルー予測
テラバイトクリックログに予測をスケールアップ
回帰アルゴリズムで株価予測)
第3部 Python機械学習ベストプラクティス(機械学習ベストプラクティス)