Kaggleで勝つデータ分析の技術

Kaggleで勝つデータ分析の技術

門脇大輔 / 阪田隆司 / 保坂桂佑 / 平松雄司
3,608円 (税込)

18pt
4.8
14件

データサイエンスの認知の高まりとともに，データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え，多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは，実際のデータを扱うため，機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく，実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。
そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために，現時点で最新のものを整理して本書にまとめました。特徴量の作り方，バリデーション，パラメータチューニングなどについて，一般的な書籍ではあまり言及されない暗黙知やポイントについて記述しています。分析コンペにこれから参加してみたい方，あるいはもっと上を目指したい方だけでなく，実務で予測モデルの精度を上げたいという方にも参考になる情報が多いでしょう。

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Kaggleで勝つデータ分析の技術 のユーザーレビュー

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感情タグBEST3

＃タメになる

    yoshi

    購入済み

    実務的にも解説されてる

    この本は勿論kaggleについて書かれているが、実務上についての差異にも言及されているので、必ずしもコンテストのための参考書ではないのが良いところだと思います。大変勉強になりました。

    ＃タメになる

    0
    2024年10月20日

    Posted by ブクログ

    予測モデルの特徴とプログラミング例を簡潔に紹介。1モデルに半ページ程度。
    予測精度を高めるテクニックを多く提案している。

    0
    2023年12月08日

    Posted by ブクログ

    気になっていた手法の使い方や、基本的でわかったつもりになっていたことへの理解が深まりよかった。仕事に関係ないデータを扱うのは、責任がないから楽しめる側面もあるかも。

    0
    2022年02月09日

    Posted by ブクログ

    Kaggleのテーブルコンペと呼ばれる形式のコンペに対して各段階で利用する手法を網羅的にまとめた本でした。

    随所に過去の多数のコンペの上位者のソリューションの紹介や著者の多数の経験則、そして著者が利用しているベースとなるあるモデルのハイパーパラメタの実際の値などが載っていて非常に有益な本でした。

    0
    2020年04月17日

    Posted by ブクログ

    Target EncordingにおけるLeakageやValidationの切り方などややこしいが抑えるべきポイントが分かりやすくまとめられている。
    Kaggleだけでなく実案件でも活かせる実践的なTipも数多く掲載されている。
    海外でもこの類の書籍はまだ出てないはずで、日本語でアクセスできること

    0
    2020年02月28日

    Posted by ブクログ

    Kaggle で高得点を出すための導入から Tips まで体系的にまとめられていた。サンプル コードもあるので、後にそれらを参考に分析してみたい。

    0
    2020年01月20日

    Posted by ブクログ

    痒いところに手が届く。
    トレンドだとか著者の経験から来る感覚的な印象などが意外と心強い。
    やろうと思えばいろんなことができる中、優先的にやるべきことについてヒントをくれていて素晴らしい。

    0
    2020年01月05日

    Posted by ブクログ

    実践的なテクニックが多く紹介されてあり、とても役に立つ。

    ML中級者以上にとっては必ず買っておくべき本。

    0
    2020年01月02日

    Posted by ブクログ

    非常に実用的な本。Kaggleを実施するには十分な内容

    1章 分析コンペとは。
    　コンペを初めから最後まで簡単に説明してある。

    2章 タスクと評価指標
    　分析コンペでのタスク（回帰、分類、レコメンド他）の紹介。コンペで使用されるデータセットの説明
    　評価指標の説明。こんなに指標があったとは思いも

    0
    2019年12月14日

    Posted by ブクログ

    kaggle初心者にとっては、kaggleで取り組むことやtipsを体系的にまとめてあり、わかりやすい。

    2-3日で、全体に目を通すことができるので、分量としてもちょうど良いし、ちゃんとやるならGitHub のコードや提示されているkaggle のコンテストを参考にすることもできる。

    0
    2019年12月07日

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