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[Sebastian Raschka, 株式会社クイープ, 福島 真太朗]の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シリーズ
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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シリーズ Kindle版

5つ星のうち 4.0 13件のカスタマーレビュー

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新品 中古品
Kindle版
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¥ 4,000

紙の本の長さ: 456ページ

商品の説明

内容紹介

機械学習の考え方とPython実装法がわかる!
分類/回帰問題や深層学習の導入を解説。


◎絶妙なバランスで「理論と実践」を展開
◎Pythonライブラリを使いこなす
◎数式・図・Pythonコードを理解する

本書は、機械学習の理論とPython実践法を網羅的に解説した技術書です。機械学習とは、データから学習した結果をもとに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、それらの方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Pythonによる実装法を説明します。初期の機械学習アルゴリズムから取り上げ、前処理や次元削減、Webへの展開のほか、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。

※本書は『Python Machine Learning』の翻訳書です。
※付録では、本書を読み進めるにあたっての前提知識として、Python ライブラリや数学について補足説明をしています。必要に応じて、他の書籍などもご参照ください。

内容(「BOOK」データベースより)

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。

登録情報

  • フォーマット: Kindle版
  • ファイルサイズ: 27246 KB
  • 紙の本の長さ: 774 ページ
  • 出版社: インプレス (2016/6/30)
  • 販売: Amazon Services International, Inc.
  • 言語: 日本語
  • ASIN: B01HGIPIAK
  • X-Ray:
  • Word Wise: 有効にされていません
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.0 13件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: Kindleストア 有料タイトル - 18,394位 (Kindleストア 有料タイトルの売れ筋ランキングを見る)
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カスタマーレビュー

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トップカスタマーレビュー

形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
機械学習に全く触れてこなかった初心者で職場で急遽必要になり、この商品を購入しました。
学生時代にテキトーにやっていた、シミュレーションやインバージョン、多変量統計解析の知識がかなり読み進めるにあたって役に立っているので、そういう基礎知識がなければ、正直読み進むのが厳しい印象を受けます。
Pythonの基礎的な文法を知っていることも前提になっているので、Pythonに触れたことのなかった私のような人には、Pythonの入門書も必要です。
そういう基礎がすでにある機械学習初学者には、入門書としてはベストなのではないでしょうか。
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形式: Kindle版 Amazonで購入
文字が大きいのは読みやすいが、前のページに戻ったときに表示が変わるので
前後のページを行き来するとどこまで読んだのかがわかりにくい。

コードの部分も途中で改行されたりして読みにくいし、日本語の文章でも変なところで
改行されている部分がある。

安かったからキンドル版を買ってしまったが、本で買うことをお勧めする。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
機械学習のさまざまな手法を、統計的理論から実装まで教えてくれます。

もともと難しい話を、わかりやすく解説してくれていると思います。

IpythonやNumpyなどの使い方をある程度しっていることが前提には書かれています。

のでほかの本で 少し前知識が必要かもしれません。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
米国の機械学習関連ランキングで一位だった本、前評判通りとても良かった。

私は、この本を読む前に、
・線形代数(プログラミングのための線形代数)
・機械学習(cousera)
以上を学習して望んだので、機械学習を復習をしながら、
pythonで実装していくという感じでとてもタメになった。(couseraはoctaveだったので)

しかしながら、pythonで機械学習をするという本のため
・機械学習の基礎知識
・pythonライブラリの基礎知識
・機械学習に必要な数学基礎知識
以上は、含まれていないか、さらっと解説しているだけである。
※本の中に、参考リンクはある。(英語)

そのため、機械学習初心者がいきなりこの本を読むとおそらく思考停止すると思う。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
訳に違和感を感じることがそれなりにあり、すらすらと読めないです。
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投稿者 bbq 投稿日 2017/5/10
形式: 単行本(ソフトカバー)
機械学習についてある程度知っていて、かつ既に実装した経験がある人向けです。アルゴリズムの説明に絵を使ってくれているのは有難いのですが、数学的な説明は不完全です。
1,2章はパーセプトロンとかなので内容は優しいのですが、4章の後半くらいから難易度が上昇します。4章後半を読んでみて下さい、初見で意味わかる人何人いるのでしょう?日本語訳のせい?

pythonのライブラリであるsklearnとpandasの使い方が学べる本だと思って読めば良い本なので、割り切りが必要なのかなと思います。
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形式: 単行本(ソフトカバー)
日ごろはHTMLやPHPメインでWEB関連の仕事をしていて、AI絡みの仕事に向けて勉強をと思って読みましたが、さっぱり理解できませんでした。
PythonのコードはPythonの入門書を1回読んでおけばだいたい読めましたが、専門用語と数式が非常に多く、これらを理解するためには行列や集合やその他いろいろ知識が必要でした。とにかくΣやlogやらがたくさん出てきます。ぱっと見は大学の教科書のような印象でした。しかし、これが基本編だそうですから、自分はまだまだ勉強が必要と実感するには十分な内容でした。どんな理論で機械学習しているのかが知りたい方は読んだ方がよい気がします。私のようにとりあえず結果だけ欲しい人は時期尚早といった気がします。
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