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Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみよう

感想・レビュー
8

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デコボコ
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とても良かった、とくに1,2,3,6章が個人的には面白かったです! 小さな誤植は割と多いですが、最低限の理解度を測れるので悪くないです。
0255文字
A
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めっちゃいい。チャットボット等色々含まれている。
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r691
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2016年刊行。チュートリアル形式?で、先にソースが載っていて(ソース内のコメントで番号がラベルされていて)、その後でソースの説明となっていて自分には分かりやすい(逆順だと2回プログラムを考えなきゃいけなくて結局ソースは読み飛ばしてしまう)。機械学習の前段(スクレイピング等)については3章まで(1/3程度)。4章以降、機械学習については、そのものの理屈だったりアルゴリズムだったりとかはあまりなくて、サンプルソースで機械学習でできることを少しずつ広げていく感じ。最終的にはopenCVも使って、
r691

▼p35 BeautifulSoupについて、prettify()メソッドで検証、attrs属性で型確認。▼p69 Docker+Ubuntu+Selenium+PhantomJSの環境について▼155データを訓練データとテストデータに分けるテクニックについて。▼p187データを数値に直す際の注意点▼p334画像データの水増しテクニックについて。

09/05 18:44
r691

自分がなんとなくすごい、と思っていた機能はopenCVで実現される機能だった。

09/05 18:46
4件のコメントを全て見る
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未読太郎
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図書館で借りたけど読む時間が・・・
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閑居
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実用性に富んだ実例。dockerを使った簡単な環境構築。機械学習で牛丼画像を自動判別するというユーモア。 とっかかりやすい一冊。
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yoshihitoe
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プログラムは書けない(昔少しやってた)ので、日本語とコメント部を読んだ。 スクレイピング、機械学習がどのように作られているのか、そして、どんなことが出来るのかが、とても理解できた。 実務でどのように機械学習が役立つかを想像できるようになった。
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T2T3
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スクレイピングをする必要が出たのでさらっと読む。なんというか、内容がさっくりしてますね。ダイジェストって言葉が頭をよぎりました。
T2T3

機械学習のためにはスクレイピングがどうしても必要になってくるから一冊にまとめたというのは納得できるのですが、まとめたがためにダイジェスト感が出てしまっているのがちょっと...。ページ数を倍に増やして個々の内容をより充実させてくれた方が私としては嬉しかったです。でも、そうしたら売れないんでしょうね。

09/23 18:55
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