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2017年1月9日
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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2018年2月6日
pythonの機械学習ライブラリとして著名なscikit-learnの説明書としては有能な書である。理論にとどまらず、データの前処理等も扱うあたり、実用書としての評価が高いことも頷ける。ただ、個人的には、理論をpythonで実装していくスタイルを期待していたため、些かの物足りなさを感じる。理論を学ぶには他の書籍も参考にしたほうが良いだろう。
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2018年4月6日
良く似た内容の本は多いので、この本「ならでは」の内容はないです。
オールインワンで最初の一冊目で読むには良いと思うのですが、もし二冊目に読むとするなら物足りない。
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2017年4月4日
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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2017年9月21日
この本をkindleで購入してはいけない.

kindle上では,pythonソースコードが最適化されていないため,非常に読みづらい.
例えば,一ページに数行程度のソースコード,ソースコード内にある漢字の文字化け等がある.

プログラミング本において,ソースコードとその解説文は,最も大切な要素の一つであるが,
このkindle本では,それらをちっとも理解できない仕様となっている.
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2016年10月7日
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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2016年7月1日
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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2017年8月14日
わたしは私大の理工学部(機械や数学を主)出身です。エンジニアとして仕事をしています。

最近流行りの機械学習を学ぼうと思い、米国Amazon.comでランキング一位という評判みて、本書を購入しました。

個人的に本書を読み終えての率直な感想は、
「Python初学者です」や「数学(特に線形代数)を知りません」という方にとって本書はかなり難しい印象を持ちました。
ですのでこういった方は、まずは「入門 Python 3」や「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」をまず初めに学習しある程度基礎知識を身につけてから本書を手に取ってみる方がいいのではないかと思います。

これらの本は私も所持しており比較的簡単で入門書としてかなりおすすめです。
特に「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」は機械学習の中でもニューラルネットワークという分野に絞って話を進めているため実際に機械学習をやってみた感が得れることと思います。

本書についてまとめますと、理論ベースであれば網羅的に機械学習をある程度まとめた1冊のように感じますので、
機械学習の全体概要を知ってみたいという目的では最適ではないでしょうか。(コードはある程度無視)

コードレベルではかなり難しく感じるので、上述した本を読破したあとに本書に戻ってくる方が良いと感じました。

最後に、割と数式が多いので数学が苦手ですという方には向かないかもしれません。
機械学習でここまで数学が多用されていることを知り、学生時代に数学を学んでおいてよかったと思った次第です。

追記。
割と大きいサイズの本なのでkindleは読みづらいかもしれません。
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2017年5月10日
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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2016年8月9日
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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