実践data scienceシリーズ pythonではじめるkaggleスタートブック (ks情報科学専門書)  シリーズの第2弾は、初学者向けのkaggle入門書の決定版!<br /><br />★「kaggleで勝つ」準備をしよう!★<br />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。<br /><br />・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!<br />・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!<br />・充実の本音対談で、やさしくサポート!<br />・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。<br /><br />【本書のサポートページ】<br />https://github.com/upura/python-kaggle-start-book<br /><br />【実践data scienceシリーズ】<br />https://www.kspub.co.jp/book/series/s069.html<br /><br />【主な内容】<br />第1章 kaggleを知る<br />1.1 kaggleとは<br />1.2 kaggleで用いる機械学習<br />1.3 kaggleのアカウントの作成<br />1.4 competitionsページの概要<br />1.5 環境構築不要な「notebooks」の使い方<br /><br />第2章 titanicに取り組む<br />2.1 まずはsubmit! 順位表に載ってみよう<br />2.2 全体像を把握! submitまでの処理の流れを見てみよう<br />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<br />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<br />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<br />2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち?! ハイパーパラメ