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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
  • 梱包サイズ: 18.4 x 12 x 2.8 cm
  • 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: 本 - 4,433位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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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
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
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
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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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
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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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
大変読みやすくPython の基礎ができている方なら理解できると思います。
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