実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック（講談社） [電子書籍]Ω

シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版！★「Kaggleで勝つ」準備をしよう！★初学者が「Kaggleに何となく興味ある」状態から「実際のコンペに参加できる」状態になれるような内容を目指しました。・サンプルコードの詳細な解説があるから、しっかり身につく！・優勝チームと専業Kagglerのコンビによる、安定のわかりやすさ！・充実の本音対談で、やさしくサポート！・初学者や手探りでやっているが体系的な知識を得たい人に最適。【本書のサポートページ】https://github.com/upura/python-kaggle-start-book【実践Data Scienceシリーズ】https://www.kspub.co.jp/book/series/S069.html【主な内容】第1章　Kaggleを知る1.1 Kaggleとは1.2 Kaggleで用いる機械学習1.3 Kaggleのアカウントの作成1.4 Competitionsページの概要1.5 環境構築不要な「Notebooks」の使い方第2章　Titanicに取り組む2.1 まずはsubmit！　順位表に載ってみよう2.2 全体像を把握！　submitまでの処理の流れを見てみよう2.3 次の一手を見い出す！　探索的データ分析をしてみよう2.4 ここで差がつく！　仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう2.5 勾配ブースティングが最強？！　いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち？！　ハイパーパラメータを調整してみよう2.7 submitのその前に！　「Cross Validation」の大切さを知ろう2.8 三人寄れば文殊の知恵！　アンサンブルを体験しよう.第3章　Titanicの先に行く3.1 複数テーブルを扱う3.2 画像データを扱う3.3 テキストデータを扱う第4章　さらなる学びのために4.1 参加するコンペの選び方4.2 初学者にお勧めの戦い方4.3 分析環境の選択肢4.4 お勧めの資料・文献・リンク付録A　サンプルコード詳細解説A.1 第2章 Titanicに取り組むA.2 第3章 Titanicの先に行く目次第1章　Kaggleを知る1.1 Kaggleとは1.2 Kaggleで用いる機械学習1.3 Kaggleのアカウントの作成1.4 Competitionsページの概要1.5 環境構築不要な「Notebooks」の使い方第2章　Titanicに取り組む2.1 まずはsubmit！　順位表に載ってみよう2.2 全体像を把握！　submitまでの処理の流れを見てみよう2.3 次の一手を見い出す！　探索的データ分析をしてみよう2.4 ここで差がつく！　仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう2.5 勾配ブースティングが最強？！　いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち？！　ハイパーパラメータを調整してみよう2.7 submitのその前に！　「Cross Validation」の大切さを知ろう2.8 三人寄れば文殊の知恵！　アンサンブルを体験しよう.第3章　Titanicの先に行く3.1 複数テーブルを扱う3.2 画像データを扱う3.3 テキストデータを扱う第4章　さらなる学びのために4.1 参加するコンペの選び方4.2 初学者にお勧めの戦い方4.3 分析環境の選択肢4.4 お勧めの資料・文献・リンク付録A　サンプルコード詳細解説A.1 第2章 Titanicに取り組むA.2 第3章 Titanicの先に行く