機械学習図鑑―見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み

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機械学習図鑑―見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み

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  • サイズ B5判/ページ数 197p/高さ 23cm
  • 商品コード 9784798155654
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる!




「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか?本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いながら解説をした機械学習の入門書です。

いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムが図を通してわかりやすく解説をしています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。

これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。



【本書の特徴】

・複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる

・オールカラーで機械学習の図をたくさん掲載

・各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載しているので、見るだけでなく試すこともできる

・仕組みだけでなく、実際の使い方や注意点もわかる



【本書で紹介するアルゴリズム】

LinearRegression

Lasso、Ridge、ElasticNet

LogisticRegression

LinearSVC

SVC

NaiveBayes

EnsembleRegressors

NeuralNetwork

kNN

Abstract

PCA

SVD

NMF

LDA

0clustering

k-means

gaussian-mixture

LLE

t-SNE

内容説明

複雑で種類が多い機械学習アルゴリズムを図を交えながら一つひとつ解説していく入門書。教師あり学習、教師なし学習を合わせて17種類のアルゴリズムを紹介している。機械学習を専門としていない方が、各種アルゴリズムの特徴や、アルゴリズムごとの違いがわかるように構成。また、本書で使われているコードはPythonで実装されており、実際にコードを動かしながら本書を読み進めていくことができる。

目次

第1章 機械学習の基礎(機械学習の概要;機械学習に必要なステップ)
第2章 教師あり学習(線形回帰;正則化 ほか)
第3章 教師なし学習(PCA;LSA ほか)
第4章 評価方法および各種データの扱い(評価方法;文書データの変換処理 ほか)
第5章 環境構築(Python3のインストール;仮想環境 ほか)

著者等紹介

秋庭伸也[アキバシンヤ]
2012年早稲田大学基幹理工学部卒業。2015年早稲田大学理工学術院基幹理工学研究科機械科学専攻修士課程修了。現在、株式会社リクルートコミュニケーションズテクニカルリード

杉山阿聖[スギヤマアセイ]
製造業系の情報子会社でiOSアプリ開発に3年、チャットボットの開発に2年従事。現在はSENSY株式会社でリサーチャーとして、機械学習を利用した業務を実施中

寺田学[テラダマナブ]
(株)CMSコミュニケーションズ代表取締役。一般社団法人PyCon JP代表理事。Plone Foundation Ambassador。一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会顧問理事。PSF(Python Software Foundation)Contributing members(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。