実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎

Chapter1　機械学習をはじめる前に
1-1　機械学習とは何か
1-2　機械学習プロジェクトの流れ
Chapter2　まずは基本を押さえよう
2-1　Chapter2について
2-2　回帰アルゴリズム：不動産価格を予測しよう
2-3　分類アルゴリズム：社員の退職を予測しよう
Chapter3　さまざまなアルゴリズムを体験しよう
3-1　Chapter3について
3-2　時系列予測アルゴリズム：商品の売上を予測しよう
3-3　レコメンドアルゴリズム：個人の趣向に沿った商品をオススメしてみよう
3-4　異常検知アルゴリズム：ポンプの故障を検知しよう
Chapter4　さまざまなデータを取り扱ってみよう
4-1　Chapter4について
4-2　テキストデータ：商品の口コミを分析してみよう
4-3　画像データ：画像を識別してみよう
Chapter5　一つひとつのプロセスを深堀りしてみよう
5.1　Chapter5について
5.2　データ観察
5.3　特徴量生成・学習
5.4　機械学習アルゴリズムと評価指標の選定
5.5　機械学習モデルの学習と選択
Chapter6　モデルを運用してみよう
6-1　機械学習モデルを運用してみよう
6-2　バッチ予測をしよう
6-3　リアルタイム予測をしよう

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• pandas2.0.0のアップデートに伴う追加情報

  pandasの2.0.0がリリースされて、該当のメソッド（iteritems）が削除されたことにより、コードに修正が必要です。
  
  P165のコードブロック内、1行目を以下のコードに修正くださいませ。
  
  ```
  for _, sentence in df['Sentence'].items():
  ```