内容説明
本書は初心者が機械学習のプログラミングの全体像を学ぶことを主題としています。筆者が多くの人にＰｙｔｈｏｎや機械学習のプログラミングを教えてきた経験を活かし、初心者が「なぜ？」と思うことや、学習のポイントとなるような内容について、詳しく説明しています。
目次
１ はじめてのＰｙｔｈｏｎプログラムを書いてみよう
２ Ｐｙｔｈｏｎの基本を学ぼう
３ 機械学習の概要を理解しよう
４ データの前処理にチャレンジしよう
５ 機械学習にチャレンジしよう
巻末付録 この先の学習について
著者等紹介
太田和樹［オオタカズキ］
株式会社Ｌａｓｓｉｃマネージャー。また、ＴｅｃｈＡｃａｄｅｍｙでメンターとして活躍中（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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モンジー
1
今まで読んでみた機械学習の本の中で一番易しく書いてあると思う。2021/03/12
YK
0
KaggleのCourseを修了した後に読んだ。 敢えて難解なものを避けて選んだ一冊。 予想通りとても易しい。前半はPython初学者向けだが、タプルやリスト、文字列はシーケンスという括りである事を知るなど発見もあった。 後半のzscoreや正規化やバイオリンプロットなどCourseでは押さえられていない部分を若干補填できる。kaggleのcourseをやる前に予習として読むと良い
Go Extreme
0
Python：ライブラリを活用・プログラム作成→必要最小限の基礎的文法学習 変数：値を入れる箱 プログラミング学習：ソースコード入力・まず日本語で・一度は無理 シーケンス：複数要素を扱う仕組み 次元：入れ子の階層 スライス：リストから要素を取り出す 引数・戻り値：関数と値をやりとり ユーザー定義関数 ディープラーニング：複雑モデル構築←テキストデータ・統一形式 データ：学習用・検証用・評価用 ハイパーパラメータ：動作を微調整する値設定 回帰モデル評価：MSE・平均二乗誤差 説明変数で目的変数を説明 2020/06/08
