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  ［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

  SebastianRaschka / VahidMirjalili / 株式会社クイープ / 福島真太朗

  機械学習と深層学習の各種アルゴリズムの理論とPythonでのアルゴリズムの書き方、さらにはそれらのパッケージの実際の実用コードまで書かれている、網羅的な教科書
  機械学習にしても教師あり学習の分類と回帰、教師なし学習、NLPを網羅し、さらに深層学習ではNNの基礎からCNNやRNNについて書かれていてT...続きを読むensorflowでの実装にも触れられている
  高校数学はもちろん、大学数学も線形代数と微積の基礎は知っている前提で展開が進み、深層学習の話ではテンソルや畳み込み積分といった大学数学の中でも難易度の高いものに触れられるので、全体的に難易度の高い本ではあるが、プログラミング力はそこまで要求されず、長いコードは読み飛ばしても問題なさそう
  強化学習の詳細、物体検出、動画、音声あたりは対象外である
  
  
  1章　機械学習概要
  3種の機械学習の概要と以降で頻出する基本用語、Pythonやパッケージの準備について
  
  
  2章　機械学習の分類　基礎
  単層パーセプトロンの実装によるアイリスの分類について
  また、以降に頻出する勾配降下法についての説明も
  重みwにコスト関数の負の勾配×学習率をかけたΔwを順次足していく（重みは特徴量の個数分あるのがややこしい）
  このコスト関数の各重みごとに偏微分してく過程はややこしいけどめちゃくちゃ大事　そして学習率の大きさも適切なものにすることが重要
  次にスケーリングについて、勾配降下法でスケーリングが大事なのは各重み係数を対等に扱うため（だからXGBTもスケーリングいると思うんだけどどうなんだろうか？）
  勾配降下法もいろいろあってバッチ勾配降下法がまとめてやるやつ（小さいデータセットなら有効）で、でかいのには確率的勾配降下法（逐次的勾配降下法やオンライン勾配降下法とも呼ぶ）で、トレーニングセット増加ごとに重みを更新する
  これも以降（NNやブースティングとかで）よく出てくる　地味にめちゃくちゃ大事な気がする　当たり前だけどオンライン学習にも使えるから便利
  
  
  3章　機械学習の分類　scikit-learnの活用
  有名な分類アルゴリズムの理論と実装の解説やそれぞれの良さ悪さ
  2章の単層パーセプトロンは単純だけどやっぱ弱い
  まずは①ロジスティック回帰で、パーセプトロンと非線形関数（シグモイド）を使う　正解値と予測値が違えば重みをあげてく
  またここで正則化について、重みの大きさに課すペナルティでL1とL2がある　前者は疎行列になるからそれぞれ役割が変わってくる　いずれにせよ過学習防止にやくだつ（ちなみにL2正則化で係数に1/2を使う理由はよく分からない　微分した時に消えるから？）
  次に②SVMで、これは分類平面の式にでてくる各種重みwの最小化問題になる
  ①と②は前者は更新データに強い　後者は外れ値の影響を受けにくい　という良さ
  次に③カーネルSVM　非線形のものに強い　一度次元をあげて分類してから下げる
  ④決定木は値の大小に注目するのでスケーリングがいらないのが強い　決定木はLGBMとかにも使われてるからとても重要そう
  結局分岐した瞬間に発生する情報利得の最大化の問題（ようはその条件分岐によってちゃんと目的変数を分岐できたかの度合い）意味解釈性がとてもでかい
  ⑤ランダムフォレストは④のアンサンブル版　
  最後に怠惰学習の⑥k近傍法　これは正直僕もよく分からない　なにが怠惰なんだろう　要するに従来と異なり関数を作らずデータセットを丸暗記する（アルゴリズムが非常に単純なため）
  
  
  4章　前処理
  欠損値対応や名義特徴量（Tシャツの色）順序特徴量（Tシャツのサイズ）のマッピングについて
  名義特徴量はonehotエンコーディングが必要　この際Tシャツの色が3色なら列は2列でいいことに注意　計算量軽減のためにも覚えとこう
  他にもスケーリングやtrain-testの分割
  ランダムフォレストを使うと特徴量の重要度が分かるので便利
  
  
  5章　次元削減によるデータ圧縮
  ①PCA（教師なし）によりデータをより低次元にする（分散が大きくなるように軸を選択）
  ②LDA（教師あり）は教師ありなのでクラスの分離を最適化する方向に次元圧縮する　ここらへん線形代数がとても難しかった（変動行列の固有値分解の話）
  ③カーネルPCAは非線形への対応　ここらへんもすごく難しいが一旦高次元にしてから低次元にするって感じ
  
  
  6章　モデル評価とハイパラのチューニング
  パイプラインによる効率化
  k分割交差検証によるモデル性能評価によりバイアスバリアンスのいいバランスを作る
  グリッドサーチによりハイパラの最適な組み合わせを見つける　網羅的に見つけてくれる
  最後に性能評価について　これは単なる正解率だけでない手法について（混同行列とか）
  不均衡データを扱う際は少数派クラスの間違えにペナルティを課すとか数を無理やり揃えるとか
  
  
  7章　アンサンブル
  異なるモデルの組み合わせということで、アンサンブル学習とバギングとブースティングについて 
  特にブースティングは今流行りの手法なので非常に重要 
  要は非復元抽出して学習を繰り返し、前回外したものは重みを強くするという手法
  
  
  8章　感情分析
  NLPの1つである感情分析について 
  要するに単語を特徴量にした行列を生成して機械学習するだけ　ただ頻出する単語（be動詞とか冠詞）を消したりするのは独特の作業 大きい疎行列を扱うからオンライン学習も推奨されてる 
  アウトオブコアはデータをすべてはメモリに読み込まずに使える　メモリ効率が良い
  1からトピックを作って分類する教師なし学習もある（トピックモデル）
  
  
  9章　Webアプリケーションとしての利用
  Flaskを用いてWebアプリケーションを開発して8章の映画レビュー分類を実装
  MLの話というよりFlaskの話で、Pythonでどのようにディレクトリ構造やファイルシステム、CSSを設定するかについて
  最後はWebサーバへのデプロイ
  
  
  10章　回帰分析
  重回帰分析の理論と実装について
  実装の前のEDAとして相関行列の調査やスケーリングなど
  回帰分析のコスト関数は誤差平方和が一般的　これを最小化する
  外れ値除去の代わりにRANSACにより正常値のみを選定して学習させる
  性能評価では決定係数を用いるのが一般
  非線形関係に対応するためにランダムフォレスト回帰を使う方法もある（少し難しかった）不純度の指標として誤差平方和ろ使う感じ
  
  
  11章　教師なし学習
  k-meansによるグループ化（適切なkの設定が大事　エルボー法で決定することもできる）
  樹形図などいろんな表記法がある
  DBSCANはクラスタの形が球状という制限がないので半月上のクラスタも作れる
  
  
  12章　多層NNの基礎
  NNの基礎　コスト関数は確率的勾配降下法はオンラインで便利だし、ノイズがあるのも極小値回避に役立つ
  ミニバッヂ学習の方が時間効率が良いのでこっちを使うこともある（確率的勾配法と同じだけど母集団全部でなく一部を選んで使うから効率的って感じ）
  コスト関数と非線形活性化関数により出力の誤差を計算し、この誤差を最小化していく
  バックプロバゲーション（リバース自動微分）により前の層の重みを更新していく（ちょっと難しい）
  
  
  13章　TensorFlowによるNNトレーニングの並列化
  TensorFlowの低レベルAPIにより単純なモデルを作成　高レベルAPIでモデルトレーニングを行う
  GPUを用いる方法について
  活性化関数としてソフトマックス関数は所属確率を出してくれる　ReLU関数は勾配消失問題（大きい値に対して勾配が0に近づいてしまい計算が遅くなる）
  
  
  14章　TensorFlowの機能
  テンソルに対する演算や関数を計算グラフとして定義できる（そもそもテンソルがややこしいが行列やベクトルの一般化って感じ）　計算グラフはネットワークそのものに感覚的に近い　この計算グラフの作り方がややこしい　入力ノードにテンソルをいれる（ためしに階数0のテンソルを入れてみるとわかりやすい）
  計算グラフを作るためにプレースホルダを設定する必要あり
  あとは計算グラフの設定と図示化について
  
  
  15章　画像分類　CNN
  入力画像から特徴マップを作るのが非常に大事　これによって低レベルの特徴量を導ける
  畳み込みを行う上で0パディング（周りを０にしとく）と反転（畳み込みのままだとindexの方向が異なるので　2次元の場合回転であって転置ではない）が大事
  パディングはいろいろな大きさがあるがsameパディングが主流　境界の影響は気にしなくて良いからfullずあなくていいしテンソルの幅を維持したいからvalidじゃなくてよい
  最近は畳み込みにフーリエ変換を使う
  プーリングも重要　画像をぼかす　計算効率があがり過学習も減る
  たとえばカラー画像に対し、テーブルが3つあるイメージになり、それぞれにカーネル行列（重み行列　1こにつき3層）をかける　カーネル行列の数だけ出力される　たとえば5個なら5個の出力マップが行われる　次にそれぞれプーリングする　そして活性化して出力する
  畳み込みとプーリングは数回繰り返すこともある
  正則化としてドロップアウト（トレーニング時に隠れユニットをランダムで一部使わない　実行時は全部使う）
  あとはTensorFlowでの実装について
  
  
  16章　RNN
  系列データの場合はh(t)をx(t)のみでなくh(t-1)も使う
  何回も重みをかけて1つの重み行列になるが、このとき重みが1以下ならどんどん小さく（勾配消失）、1以上なら発散してしまう（勾配発散）
  勾配消失を防ぐためにLSTMユニットがある　これがh(t)だけでなくc(t)からなるメモリセルからなる（とても難しい）
  TensorFlowによる感情分析の実装　文書の場合は長さ（つまり単語数）はまちまちなので空いたところは０で埋める　次に各単語を数値化するときにonehotを使うと大変な計算量や次元の呪いになるので埋め込みを使って数値化するとよい
  次に単語でなく文字レベルの実装（次の文字の予測）　教師なしなのでbuildメソッド→trainメソッドの次はsampleメソッドというものになり勝手に文書を作ってくれる
  
  
  
  
  その他JupyterNotebookの使用方法やMatplotの使い方、線形代数の行列分解についても補足として載ってる（割愛）

  Posted by ブクログ
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  なっとく！アルゴリズム

  アディティア・Y・バーガバ / 株式会社クイープ

  代表的なアルゴリズムそのものについてはいくつか知ってはいたけど、計算量の求め方や「こんなときにはこうやって問題を分解してこのアルゴリズムが適用できる」とか「こんなパターンはこの法則は使えないよ」とかまでわかりやすく説明されていて体系的に学べた。最後までサクサク読めた。

  Posted by ブクログ
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  なっとく！アルゴリズム

  アディティア・Y・バーガバ / 株式会社クイープ

  アルゴリズムが易しく図解と共に記述されている。手を動かす演出もあるので、代表的アルゴリズムに親しみたい人には勧めたい。腹落ちするには実用が必要。

  Posted by ブクログ
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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

  SebastianRaschka / 株式会社クイープ / 福島真太朗

  第１章　「データから学習する能力」をコンピュータに与える
  　機械学習の全般的な説明、教師あり学習の分類・教師あり学習の回帰・教師なし学習・クラスタリング・ニューラルネットワークについて説明がある。
  　強化学習についての説明はない。
  第２章 分類問題
  　irisデータセットで分類問題を解いていく。
  　...続きを読むパーセプトロンモデルの活性化関数は単位ステップ関数（ヘビサイド関数）、学習規則は教師データと出力値との誤差を重みに更新する。
  　目的関数に誤差平方和を使用し、勾配降下法で解を求める方法が実装されている
  第３章 分類問題 scikit-learnの活用
  　scikit-learnでのdatasetsの紹介
  　パーセプトロンをscikit-learnで実装している。データの標準化の手法も説明している。
  　ロジスティック回帰による分類問題の解、今までの分類は分類できた、できなかったの出力であったがどの程度分類できたか確率で表現できるのが新しい。
  　線形分離可能問題にしか適用できないのは今までと同じ。
  　サポートベクトルマシンによる分類
  　非線形分類問題にも対応可能な手法（カーネルトリック）
  　決定木学習　フローチャートを自動的に作ってくれる学習方法？
  　複数の決定木を組み合せたランダムフォレストは過学習に強い。
  　ｋ近傍法（KNN）教師なし学習のk-meansに似ている。
  第４章 データ前処理
  　pandasをつかった欠損値対応が紹介されている。
  　カテゴリーデータをscikit-learn内で使用するため返還する方法としてmap関数の使用、scikit-learn内のLabelEncoderクラスの使用を推奨している。
  　名義特徴量のone-hotエンコーダ
  　訓練データ、テストデータの分割に使用するtrain_test_split関数の紹介
  　スケーリングの方法として標準化と正規化の特徴
  　過学習への対応としてL1,L2正規化の解説
  第５章 次元削減でデータを圧縮する
  　主成分分析による次元削減、線形判別分析による次元削減
  第６章 モデルの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
  　モデルによって分類問題を解いていくがどのモデルが良いのか評価する手法を解説する
  　ホールドアウト法：一番簡単で基本
  　ｋ分割交差検証：データセットをｋ個に分割して与える
  　学習曲線（訓練データを使用したときの精度）と検証曲線（テストデータを使用したときの精度）
  　グリッドサーチによるもっともいハイパーパラメータ決め方
  第７章 アンサンブル学習
  　複数の学習器（分類器）を組み合わせて最も良い結果を出すランダムフォレストに考え方が似ている。
  第８章 機械学習の適用　感情分析
  　映画レビューをで学習して文書からネガテブな文書なのかポジテブな文書なのかを分類を学習する
  第９章 機械学習の適用２　Webアプリケーション
  　前の映画レビュー分類器をWebアプリとして実装する
  第10章 回帰分析
  　線形回帰
  　ロバスト回帰
  　多項式回帰
  　ランダムフォレスト回帰
  第１１章 クラスタ分析
  　k-means法
  　階層木
  第１２章 ニューラルネットワーク
  　手書きの数字を分類（MNISTデータセット）
  　畳み込みニューラルネットワーク（CNN)
  　リカレントニューラルネットワーク（RNN)
  第１３章 ニューラルネットワーク　Theanoライブラリによりトレーニング
  　Kerasを使ったトレーニングの実装

  Posted by ブクログ
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  C#実践開発手法　デザインパターンとSOLID原則によるアジャイルなコーディング

  ゲイリー・マクリーン・ホール / 株式会社クイープ / 長沢智治

  開発手法の本だけど、コードの詳説もあり、開発の流れやパターンの適用、アンチパターンがよくわかる。タイトルに偽り無し。

  Posted by ブクログ

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