出版社内容情報
はじめて学ぶ人も、既習者にも！
「機械学習のしくみをしっかり学びたい」と思っている方、必見！
「全体像がつかめる」×「しくみがわかる」
ていねいでわかりやすい解説と豊富な実装例で、広がり続ける機械学習の世界に踏み込む、入門書の決定版。
さまざまな機械学習のアルゴリズムに対して、その位置づけとしくみを同時に理解でき、単なる付け焼き刃でない「広く深い」知識が得られます。
【本書の特長】
●幅広いトピックを網羅
「機械学習とは何か」から、識別・回帰などの
【目次】
内容説明
これが機械学習か！全体像がつかめる×しくみがわかる。知りたいことがしっかり学べる、機械学習入門書の決定版。ていねいな解説×豊富な実装例。
目次
はじめに
機械学習の基本的な手順
識別―概念学習―
識別―統計的手法―
識別―生成モデルと識別モデル―
回帰
サポートベクトルマシン
ニューラルネットワークの基礎
ニューラルネットワークの応用
アンサンブル学習
モデル推定
パターンマイニング
系列データの学習
少量データ学習
強化学習
著者等紹介
荒木雅弘［アラキマサヒロ］
１９９３年 京都大学大学院工学研究科情報工学専攻博士後期課程研究指導認定退学。２０２４年 退職（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
Go Extreme
1
機械学習 教師あり学習 教師なし学習 訓練データ テストデータ 過学習 汎化性能 特徴量 目的変数 クラス分類 回帰 k-最近傍法 線形モデル ロジスティック回帰 決定木 ランダムフォレスト 勾配ブースティング決定木 サポートベクターマシン ニューラルネットワーク ディープラーニング 次元削減 主成分分析 k-means法 凝集型クラスタリング DBSCAN 前処理 スケーリング ワンホットエンコーディング 交差検証 グリッドサーチ 混合行列 精度 適合率 再現率 F値 パイプライン モデルの評価と改善2026/02/01
