Python 機械学習プログラミング - 達人データサイエンティストによる理論と実践

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出版日
ページ数
464
説明

Python で機械学習を行う方法を解説した書籍です。

訳書で、オリジナルのタイトルは日本語版とは少し異なり「 Python Machine Learning: Unlock deeper insights into machine learning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics 」です。 オリジナルは Amazon で 100 個以上の評価が付いており、平均が 4 点以上と高評価です。

2018 年に第 2 版が出版されたので、これから新たに手に入れるなら第 2 版がよいでしょう。

目次
第1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える 第2章 分類問題 ― 機械学習アルゴリズムのトレーニング 第3章 分類問題 ― 機械学習ライブラリ scikit-learn の活用 第4章 データ前処理 ― よりよいトレーニングセットの構築 第5章 次元削減でデータを圧縮する 第6章 モデル評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス 第7章 アンサンブル学習 ― 異なるモデルの組み合わせ 第8章 機械学習の適用1 ― 感情分析 第9章 機械学習の適用2 ― Webアプリケーション 第10章 回帰分析 ― 連続値をとる目的変数の予測 第11章 クラスタ分析 ― ラベルなしデータの分析 第12章 ニューラルネットワーク ― 画像認識トレーニング 第13章 ニューラルネットワーク ― 数値計算ライブラリ Theano によるトレーニングの並列化
紹介( powered by openBD

機械学習とは、データから学習した結果をもとに、新たなデータに対して判定や予測を行うことです。すでにさまざまな機械学習の方法が開発されています。本書では、そうした方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Pythonプログラミングによる実装法を説明していきます。初期の機械学習アルゴリズムから取り上げ、終盤ではディープラーニングについても見ていきます。機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。