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

著者名：加藤公一【著】

SBクリエイティブ（2018/09発売）

• ISBN：9784797393965

内容説明

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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。

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。

[nbhd]

そういえば、高校の部活で「キソレン（基礎練習）」というのがあった。で、これは機械学習のためのキソレン書だ。Pythonの基本、数学の基本、Python数値計算の基本…とキソレンを積み、最終的にはnumpyで機械学習モデルを組み立てる、という構成。これマジで、キソレンだわ。そういう意味で、なかなかの良書だと思った。通読してみたものの、それではまだまだ足りぬ。キソレンを繰り返して、習熟すべし。

2024/01/25

[Taizo]

機械学習を「理解する」上で、超基礎の基礎の数学からきちんと解説している一冊。予備知識は高校数学くらい。 勾配降下法ってどうやって実装するんだっけ？とかそれくらいの人を対象にしているイメージ。 ただ、個人的には研究をするならともかく、ビジネスで使う場合はこの本から、と言うのはオススメしない。とりあえずsklearnなどのパッケージで動かして体で覚えてから、理論に行った方が習熟も早いと思うので。クライアントや上司に説明しなければいけない時に参考になる1冊かなと思う。

2021/04/30

[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

[smatsu]

硬派な本だと思う。『スッキリわかる機械学習』などとは真逆の方向性の本で、まずはscikit-learn動かして雰囲気から掴んでみよう…等というご機嫌取りはしない。前半でみっちりPythonの文法と数学を教える。次に数値計算だ。そしてnumpy, matplotlib, 数理最適化、回帰分析。そしてSVM、k-Means法、主成分分析(PCA)。まずこれらをきっちり押さえてから、DLなどのチャラい話はそれからだ。戦術の話なんかする前にまずは走り込みだと。これはこれで正論であり良書と言わざるを得ない。

2023/03/12

[＊＊5]

入門者向け。だけど、自分は実装がまだまだなので勉強になった。数学、統計、機械学習、アルゴリズム、これらがすべてバランス良く揃っていて、もっと早く出会いたかったテキスト。特に、パッケージに頼らずほぼすべて実装しているところが素晴らしい。

2020/02/26