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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しくみ
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見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑
秋庭 伸也

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商品基本情報

  • 発売日:  2019年04月17日
  • 著者/編集:   秋庭 伸也杉山 阿聖
  • 出版社:   翔泳社
  • 発行形態:  単行本
  • ページ数:  208p
  • ISBNコード:  9784798155654

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商品説明

【内容情報】(出版社より)
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て解説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を図解し、わかりやすく解説しています。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】
01 線形回帰
02 正則化
03 ロジスティック回帰
04 サポートベクトルマシン
05 サポートベクトルマシン(カーネル法)
06 ナイーブベイズ
07 ランダムフォレスト
08 ニューラルネットワーク
09 kNN
10 PCA
11 LSA
12 NMF
13 LDA
14 k-means
15 混合ガウス
16 LLE
17 t-SNE

第1章 機械学習の基礎
 1.1 機械学習の概要
 1.2 機械学習に必要なステップ


第2章 教師あり学習
 01 線形回帰
 02 正則化
 03 ロジスティック回帰
 04 サポートベクトルマシン
 05 サポートベクトルマシン(カーネル法)
 06 ナイーブベイズ
 07 ランダムフォレスト
 08 ニューラルネットワーク
 09 kNN


第3章 教師なし学習
 10 PCA
 11 LSA
 12 NMF
 13 LDA
 14 k-means法
 15 混合ガウス分布
 16 LLE
 17 t-SNE


第4章 評価方法および各種データの扱い
 4.1 評価方法
 4.2 文書データの変換処理
 4.3 画像データの変換処理


第5章 環境構築
 5.1 Python3 のインストール
 5.2 仮想環境
 5.3 パッケージインストール

【内容情報】(「BOOK」データベースより)
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】(「BOOK」データベースより)
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)

【著者情報】(「BOOK」データベースより)
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)

商品レビュー(2件)

総合評価
 

ブックスのレビュー

  • 購入してよかった
    Jack7382
    評価 5.00 5.00
    投稿日:2019年05月03日

    図を多くして、式を省略しているため概念的にイメージしやすい
    また、コードも記述されているため再現可能
    具体的な式や、より詳細に学んでいきたい人は別の参考書が必要

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