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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) 単行本(ソフトカバー) – 2016/6/30

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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

機械学習の各理論を説明し、Pythonプログラミングによる実装を解説。
初期の機械学習アルゴリズムから、深層学習の導入までを見ていきます。

原著『Python Machine Learning』は米国Amazon.comでベストセラー!
3つのカテゴリーで首位(2016/5/24時点)
Data Modeling & Design/Data Processing/Neural Networks


1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える
2章 分類問題 —機械学習アルゴリズムのトレーニング
3章 分類問題 —機械学習ライブラリscikit-learnの活用
4章 データ前処理 —よりよいトレーニングセットの構築
5章 次元削減でデータを圧縮する
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
7章 アンサンブル学習 —異なるモデルの組み合わせ
8章 機械学習の適用1 —感情分析
9章 機械学習の適用2 —Webアプリケーション
10章 回帰分析 —連続値をとる目的変数の予測
11章 クラスタ分析 —ラベルなしデータの分析
12章 ニューラルネットワーク —画像認識トレーニング
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
付録 Jupyter Notebookの基本/matplotlibによる可視化/行列の固有分解

■「はじめに」より抜粋
機械学習の実務家になりたい、問題をもっとうまく解決したい、機械学習の研究者になりたい場合、
本書はそのためにある。ただし、初心者は機械学習の理論に圧倒されてしまうかもしれない。筆者が思うに、
実践的なサンプルコードを使用することは重要である。実際に試してみることで、概念が明確になるからだ。
筆者の使命は、これまでとは違う本を提供することである。それは機械学習の概念に不可欠な内容を取り上げ、
機械学習のアルゴリズムの仕組み、それらを使用する方法、そして(最も重要な)一般的な落とし穴を
避ける方法を直観的かつ有益な方法で説明する本である。

【本書の解説記事を技術解説サイト(Think IT)に掲載】
◎記事タイトル:「ブック・インサイド―『Python機械学習プログラミング』学び方ガイド」
本書に必要な前提知識(Python/ライブラリ/数学)、本書の構成と読み方のプラン等について説明し、
本書を通してより効果的に機械学習を学ぶための解説となっています。

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。

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登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 456ページ
  • 出版社: インプレス (2016/6/30)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4844380605
  • ISBN-13: 978-4844380603
  • 発売日: 2016/6/30
  • 商品パッケージの寸法: 18.4 x 12 x 2.8 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.4 9件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 2,588位 (本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

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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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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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多くの場合、人工知能とか、深層学習は間違って理解されていると思う。最初に人間の脳の活動をそっくり真似をする何か得体のしれないものを作っているのかと勘違いしてしまう。将来的には新しい生物が生まれてしまうのではないかとも思えてしまう。しかし、この本を読むと決してそうは思えない。AIと深層学習もアルゴリズムの組み合わせに過ぎないのだ。その意味では、一般の統計学と大きな違いがない。もちろんニュートン力学とも同じものだ。しかし、それよりももっと大きな特徴があるのではと思えてならない。結構、熱力学的な考え方に近いのだ。不安定な中から安定を見出す新しい方法になるかもしれない。本書はそんな考え方を与えてくれた名著であると思う。この本の題名とすでにレビューを呼んでいる人たちにとってはこの本は最適な本だと思う。なぜならそのような人は初心者だとは思えないからだ。それに私はこの本を読む前に数冊ディープラーニングの本を買っている。それらの本は買ったはいいがまだ読んでいない。本書は結構読めている。
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私はITの専門ではないですが、Pythonでプログラムを書くことが多く、機械学習を研究したいので購入しました。

情報が専門の方なら、すらすら読めると思います。
そうでなくても、ページごとに専門用語の注釈が詳しく書いてあるので、私でも理解できます。

本の序盤に、機械学習の基本的な理論について説明していますが、初心者には物足りないと思います。
ちなみに、私はあらかじめ人工知能に関する文献を少し読みました。
あくまでも、機械学習をプログラミングして、実装することが目的なので、
人工知能に関する知識(教師あり学習、強化学習、教師なし学習)が全くない状態で、読むとよくわからないと思います。

その他に、必要な知識として、当然ですが、確率統計、行列、微分。

プログラミングを実装すると言っても、
あくまでも機械学習に重点を置いていて、、多くはライブラリに依存しています。

この本の位置づけとしては、以下3つの流れの②でないでしょうか。
① 人工知能の概念を理解
② Pythonで、機械学習を用いて基本的なプログラムを実装しながら、人工知能について更に深く理解。
③ ①、②をもって、さらに深く研究する。
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訳者の気合が伝わってくる。
ありがたい。
ちょっとの恩返しとして記載。
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