![[第2版]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 (impress top gear)](https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/81nrQGfQkrL._AC_UL160_SR126,160_.jpg)
大変素晴らしい。最初からこの本を勉強すればよかった。
自分はこの本を読む前に、下記数冊を読んでみました。
(1)
Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
(2)
機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践
(3)
Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80+
いずれもサンプルコードの動作を確認しながら、理解しようとしました。
上記(1)も結構いいのですが、こと機械学習でscikit-learn部分に関して言えば、やはり本書ほどではない。
自分はソフトウェアシステム設計者とプログラマとして20年以上の経験をしてきたが、
上記(1),(2),(3)に関して言えば、特に(2)と(3)は中途半端だなと感じていました。説明不足か？翻訳の問題か？
更に悪く言えば訳わからない記述やコードが多くて、読み進めなくなる箇所は結構多かった。
しかし、本書では、読者の立場に立って、テーマごとに丁寧に説明しきれるように努めていると自分は深く感じました。
深入りしたくない議論や課題についてはヒントや参考資料を示してくれているのでとても有難い。
特に機械学習の初心者には非常にお薦めしたい。
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 (日本語) 単行本（ソフトカバー） – 2017/5/25
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商品の説明
内容紹介
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。
ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。
内容（「BOOK」データベースより）
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit‐learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit‐learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
ミュラー,アンドレアス・C.
ボン大学で、機械学習のPhDを取得。コンピュータビジョンアプリの機械学習研究者としてAmazonに1年間勤務したのち、ニューヨーク大学データサイエンスセンターを経て現在はコロンビア大学の講師。ここ4年間は、産業界および学術界で広く使われている機械学習ライブラリscikit‐learnのメンテナ、コアコントリビュータ、リリースマネージャーとして活躍する。広く使われている別の機械学習パッケージの開発者兼コントリビュータでもある
グイド,サラ
スタートアップで働くデータサイエンティスト。ニューヨーク在住。ミシガン大学大学院修了
中田/秀基
博士(工学)。産業技術総合研究所において分散並列計算の研究に従事(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)
登録情報
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