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

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

作者名 :
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作品内容

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。

カテゴリ
ビジネス・実用
ジャンル
IT・コンピュータ / 全般
出版社
インプレス
掲載誌・レーベル
impress top gear
ページ数
464ページ
電子版発売日
2016年06月30日
コンテンツ形式
EPUB
サイズ(目安)
20MB

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 のユーザーレビュー

    Posted by ブクログ 2018年03月22日

    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

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    Posted by ブクログ 2019年03月05日

    いろいろなアプローチが掲載されており、事あるごとに振り返ると良さそうな良書です。原理面の説明もなるべく平易にしてくれようとしており、比較的理解しやすかったと思います。

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