Big Data Analysis using ensemble machine learning of scikit-learn in Python (Japanese Edition)

本書は、最先端の人工知能の集合体であるオープンソース機械学習（scikit-learn)を活用して、ビジネスマンがビッグデータ分析するための入門書です。従来の統計手法・分析では出来なかった"正確な予測", "データの自動特徴分析", "データモデルの自動構築"を実現するために、アンサンブル機械学習ライブラリを活用します。本書では、プログラミングの素人でも簡単にビッグデータ分析・活用・実践できるように、Python言語による３つのプログラム例を紹介します。１つは、データを与えて10種類のポーカーの役を機械学習する例、2つ目はワインの品質を格付けできる人工ソムリエの例です。また、重回帰分析とアンサンブル機械学習の予測性能を比較します。アンサンブル機械学習では、AdaBoost、Bagging、ExtraTrees、GradientBoosting、 RandomForestなどの手法を使った事例のソースコードを公開します。