2016-07-31

「事例+演習で学ぶ機械学習　ビジネスを支えるデータ活用のしくみ」(速水悟著)の本の紹介の中に,

「部屋の賃料の予測」「顧客の分類」といった身近な話題を用いて、線形識別や決定木などの基本的な手法について解説します。「Ｎｅｔｆｌｉｘによる映画の評価予測コンテスト」「Ｓｕｉｃａやクレジットカードの使用履歴からどの程度個人の特定ができるか」など、機械学習とかかわりの深い研究やビジネスの事例について紹介します。Ａｍａｚｏｎなどで利用されている、「購入履歴から個人の好みを判断し、商品を紹介するシステム」「検索に連動したＷｅｂ広告」のしくみについて、章を割いて詳しく解説します。

とあった.
ネット上の身近なサービスが機械学習やテキストマイニングをどのように活用して実現されているのか知りたくて購入してみた.

　目　次
第1章　ネット時代のデータ活用
第2章　データマイニングと機械学習
第3章　識別：線形識別とその発展形
第4章　予測：線形回帰とニューラルネットワーク
第5章　決定木
第6章　テキストマイニングと評判分析
第7章　推薦システム
第8章　ソーシャルネットワークの分析
第9章　検索連動広告

紹介文にもあったように, ネット上でよく見かける身近な話題を取り上げて, 機械学習やテキストマイニングの基本的な手法を説明しており, 初心者にもわかりやすい内容だと思う.

身近なサービスが具体的にどう実現されているかを知りたい方にはおすすめの一冊です.

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