出版社内容情報
幅広いアルゴリズムを網羅し、Python/Wekaによる実装例も多数掲載した、機械学習入門書の決定版。「理論」「実践」の両面から学べる、機械学習入門書の決定版！
◆機械学習の理論をわかりやすく解説
数式をしっかり扱いつつも、平易なことばで直感的な理解ができるよう工夫されています。
また、分析したいデータの種類によってアルゴリズムを分類・整理して解説することで、現実で問題に直面した際に適用できるアルゴリズムが何なのかが理解でき、必要な部分から学んでいけるよう構成されています。
◆幅広い手法を網羅
「機械学習とは何か」という初歩の初歩から、識別・モデル推定といった基本的な考えかた、ニューラルネットワーク・サポートベクトルマシンといった応用手法、そして深層学習・強化学習といった発展的なトピックまで、様々なアルゴリズムがとりあげられています。
◆Python/Wekaでアルゴリズムを実装
アルゴリズムの解説だけでなく、Python/Wekaによる実装例も多数掲載されています。理論を学んだあとに、解析例をもとにデータの読み込みから結果の可視化まで1ステップずつ実装していくことで、表面的な理解にとどまらない、「現場で役立つ」知識が身につきます。
第2版では、Pythonによる実装例が多数追加されたほか、勾配ブースティング・リカレントニューラルネットワーク・深層強化学習などの近年話題のトピック追加をはじめとして、全面的に最新の解説にアップデートされています。
第1章 はじめに
第2章 機械学習の基本的な手順
第3章 識別 ―概念学習―
第4章 識別 ―統計的手法―
第5章 識別 ―生成モデルと識別モデル―
第6章 回帰
第7章 サポートベクトルマシン
第8章 ニューラルネットワーク
第9章 深層学習
第10章 アンサンブル学習
第11章 モデル推定
第12章 パターンマイニング
第13章 系列データの識別
第14章 半教師あり学習
第15章 強化学習
付録A 演習問題解答
付録B Weka
付録C Python
荒木 雅弘［アラキ マサヒロ］
著・文・その他
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