wakaxx / python-kaggle-start-book

『PythonではじめるKaggleスタートブック』のサンプルコード・脚注・正誤表

• 実践Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ　ＰｙｔｈｏｎではじめるＫａｇｇｌｅスタートブック

• 著：石原　祥太郎　著：村田　秀樹

• 定価 : 本体2,000円（税別）

• シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版！

• ★「Kaggleで勝つ」準備をしよう！★

• 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。

• ・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！

• ・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！

• ・充実の本音対談で、やさしくサポート！

• ・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。

• 【本書のサポートページ】

• https://github.com/upura/python-kaggle-start-book

• 【実践Data Scienceシリーズ】

• https://www.kspub.co.jp/book/series/S069.html

• 【主な内容】

• 第1章　Kaggleを知る

• 1.1 Kaggleとは

• 1.2 Kaggleで用いる機械学習

• 1.3 Kaggleのアカウントの作成

• 1.4 Competitionsページの概要

• 1.5 環境構築不要な「Notebooks」の使い方

• 第2章　Titanicに取り組む

• 2.1 まずはsubmit！　順位表に載ってみよう

• 2.2 全体像を把握！　submitまでの処理の流れを見てみよう

• 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

• 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

• 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

• 2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち？！　ハイパーパラメータを調整してみよう

• 2.7 submitのその前に！　「Cross Validation」の大切さを知ろう

• 2.8 三人寄れば文殊の知恵！　アンサンブルを体験しよう.

• 第3章　Titanicの先に行く

• 3.1 複数テーブルを扱う

• 3.2 画像データを扱う

• 3.3 テキストデータを扱う

• 第4章　さらなる学びのために

• 4.1 参加するコンペの選び方

• 4.2 初学者にお勧めの戦い方

• 4.3 分析環境の選択肢

• 4.4 お勧めの資料・文献・リンク

• 付録A　サンプルコード詳細解説

• A.1 第2章 Titanicに取り組む

• A.2 第3章 Titanicの先に行く

サンプルコード・脚注・正誤表

• 『PythonではじめるKaggleスタートブック』のサンプルコードです。
• 書籍内の脚注はこちらにまとめています。
• 正誤表はこちらです。
• ご感想・ご質問は、issueにてお願いします。よくある質問（FAQ）は、下記にまとめています。

各ディレクトリの内容

ディレクトリ	内容
input	入力ファイル
ch02	第2章のサンプルコード
ch03	第3章のサンプルコード

対応するKaggleのNotebook

• ch02_01.ipynb
• ch02_02.ipynb
• ch02_03.ipynb
• ch02_04.ipynb
• ch02_05.ipynb
• ch02_06.ipynb
• ch02_07.ipynb
• ch02_08.ipynb
• ch03_01.ipynb
• ch03_02.ipynb
• ch03_03.ipynb

よくある質問（FAQ）

過去の全質問・やり取りはこちらで公開しています。

電子版の販売はありますか？

電子版については、kindle版やkobo版などリフロー型を5月26日から配信します。オンライン書店にてご確認ください。

p.41: Kaggle Notebookの「Commit」が存在しません

Kaggle Notebookのデザインは随時更新されています。2020年8月時点のCommit方法は、動画で解説しています。