nocode de hajimeru kikaigakushu (Japanese Edition)

かんたん操作のOrangeで学ぶ。機械学習を使ったデータマイング入門本書は、プログラミング一切不要の「Orange」というソフトウェアを使用して、機械学習を使ったデータマイニングについて解説しています。タイトルの通り「ノーコード」、つまり、プログラミングによるコード（テキスト）を一切記述する必要がないため、プログラミングの知識やスキルがなくても、機械学習をすぐにはじめられるのが特長です。Orangeは、誰でも無料で利用でき、データの加工や可視化、機械学習のモデル作成、評価、運用までをクリックやドラッグ＆ドロップなどの直感的な操作で実現できます。本書は、以下のような読者におすすめの一冊となっております。・プログラミングなしで、できるだけ簡単に機械学習を習得したい方・機械学習を実務の現場で活用したいと考えている方・以前、機械学習に挑戦したけれど挫折してしまった方・Pythonを使った機械学習から開放されたい方・学校や勉強会などで機械学習の教材を検討している方本書は、初心者を対象にしているので、機械学習の知識がゼロからでもはじめられます。初心者向けに機械学習の基礎と実践をバランスよく最短距離で学べるように、できるだけ数式に頼らず、直感的に理解できるように心がけました。本書をきっかけに、機械学習の楽しさや、機械学習を業務で活用するお手伝いができれば幸いです。【目次】Chapter1 機械学習をはじめる前に知っておこう1.1　機械学習で何ができるのかを知ろう1.2　機械学習の種類を知ろう1.3　機械学習によるデータマイニングの流れを知ろう1.4　Orangeを知ろう1.5　おわりにChapter2 機械学習の環境を整えよう2.1　機械学習をはじめるために必要な準備をしよう2.2　Orangeをインストールしよう2.3　Orangeを起動してみよう2.4　ウィジェットを配置してみよう2.5　おわりにChapter3 まずは簡単な機械学習を実践してみよう3.1　課題とデータの特徴について理解しよう3.2　データを視覚化してみよう3.3　機械学習を実行してみよう3.4　機械学習の結果を評価してみよう3.5　おわりにChapter4 教師あり学習の回帰について学ぼう4.1　重回帰分析について学ぼう4.2　探索的データ分析をやってみよう4.3　重回帰モデルを作成しよう4.4　正則化について学ぼう4.5　おわりにChapter5 教師あり学習の分類について学ぼう5.1　k近傍法で分類してみよう5.2　分類の評価方法について学ぼう5.3　決定木で分類してみよう5.4　ロジスティック回帰で分類してみよう5.5　おわりにChapter6 教師なし学習について学ぼう6.1　クラスタリングについて学ぼう6.2　クラスタリングをやってみよう6.3　次元削除について学ぼう6.4　次元削除をやってみよう6.5　おわりにChapter7 データの前処理について学ぼう7.1　データの統合・抽出方法を学ぼう7.2　欠損値を処理してみよう7.3　外れ値を処理してみよう7.4　特徴量エンジニアリングについて学ぼう7.5　おわりにChapter8 機械学習を使いこなそう 8.1　SVMに挑戦しよう8.2　ランダムフォレストに挑戦しよう8.3　GBDTに挑戦しよう8.4　付録8.5　おわりに Read more