読みたい本がここにある

Facebook Twitter LINE はてブ

機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)

機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)

機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)

作家
加藤公一
出版社
SBクリエイティブ
発売日
2018-09-21
ISBN
9784797393965
amazonで購入する Kindle版を購入する

あらすじ

機械学習の原理を知るための、初めての入門

※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。

本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。
実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。
また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。
これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。

●目次
はじめに
第01章 学習を始める前に
 01 本書の目的
 02 本書は何を含まないか
 03 機械学習の初歩
 04 実行環境の準備
第02章 Pythonの基本
 01 プログラムの実行方法
 02 基本的な文法
 03 数値と文字列
 04 複数行処理
 05 制御構造
 06 リスト、辞書、集合
 07 関数定義
 08 オブジェクト指向
 09 モジュール
 10 ファイル操作
 11 例外処理
第03章 機械学習に必要な数学
 01 基本事項の確認
 02 線形代数
 03 微積分
第04章 Pythonによる数値計算
 01 数値計算の基本
 02 NumPyの基本
 03 配列の基本計算
 04 疎行列
 05 NumPy/SciPyによる線形代数
 06 乱数
 07 データの可視化
 08 数理最適化
 09 統計
第05章 機械学習アルゴリズム
 01 準備
 02 回帰
 03 リッジ回帰
 04 汎化と過学習
 05 ラッソ回帰
 06 ロジスティック回帰
 07 サポートベクタマシン
 08 k-Means法
 09 主成分分析(PCA)
INDEX

固定レイアウト型に関する注意事項(必ずお読みください)
この電子書籍は、全ページ画像の「固定レイアウト型」で配信されております。以下の点にご注意し、購入前にプレビュー表示をご確認の上、ご購入ください。

■使用できない機能
・文字拡大(ピンチイン・ピンチアウトは可能ですが、画面におさまらない場合は画面をスワイプ)/文字のコピー/マーク/ハイライト/文字列検索/辞書の参照/Web検索/引用

■推奨環境
・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード(Kindle端末の場合)

機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) / 感想・レビュー

powerd by 読書メーター

jammadoibit

機械学習についてPythonを用いつつ、何より数学との結びつきをしっかり解説してくれている良書。より深掘りしたい場合は本書を足がかりに専門書に進むのが良さそうです。

2019/10/03

sumiyaki

とても良い本。内容は機械学習の基礎に限定的で、深層学習は全く出てこないが、Pythonのコードと合わせて、じっくり勉強すれば力がつきそうな気がする。それぞれの項目についてインターネットで検索すれば、いくらでも情報は出てくるが、それを取捨選択するのが意外に難しい。例えば、数学的に詳しすぎたり、レベルがバラバラだったりして、全体としてまとめて勉強するには、この本のほうが相性がよいかもしれない。一時的に紙の書籍で一部を読んだだけなので、パソコンに入力・実行することも考えて、電子書籍の購入を検討するか。

2019/02/20

ほしの

jupyter lab でコード書きながら読んだ。pythonを何で書くか悩む。

2019/04/05

YSK

この分野の理解を進めるうえでよくまとまっている感じ、ちゃんとpythonをいじりながら読みましょう。

2019/03/03

栗林康弘

インポート

2019/04/20

感想・レビューをもっと見る