[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

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機械学習本ベストセラーの第2版!
著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学べる

機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を網羅的に解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。

◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning
with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition』の翻訳書です。
◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。

■「はじめに」より抜粋
機械学習の実践的なサンプルコードを調べて試してみるのは、この分野に飛び込むのにうってつけの方法である。幅広い概念が明確になるからだ。本書では、Python言語と機械学習ライブラリを使って機械学習の実装を体験してみるほか、アルゴリズムの背後にある数学的な概念を紹介する。それらの概念は、機械学習をうまく利用するために欠かせないものである。したがって、本書は単なる実用書ではない。本書では、機械学習の概念を必要に応じて詳しく説明する。

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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 のユーザーレビュー

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感情タグBEST3

    Posted by ブクログ

    最低限必要な知識
    ・Pythonをすでに勉強していること
    本書で解説されること
    ・主な機械学習の手法
    ・感覚的な数学的説明
    ・scikit-learnなどの最低限の外部ライブラリを用いたコーディング
    ・TensorFlowの使い方
    本書では解説されていないこと
    ・詳細な数学的背景(PRMLなどで補強

    0
    2020年04月23日

    Posted by ブクログ

    ネタバレ

    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

    0
    2019年11月17日

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