［第3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

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本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング（CNN／RNN）、敵対的生成ネットワーク、強化学習などを取り上げ、scikit-learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13～16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd 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。［原著の第1版］●ドイツ語、韓国語、中国語、日本語、ロシア語、ポーランド語、イタリア語に翻訳。●ACM（米国計算機学会）の「21st Annual list of Notable Books and Articles（2016）」にランクイン。［日本語の第1版］●「ITエンジニア本大賞2017」ベスト10にランクイン。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 言語・プログラミング
• 出版社: インプレス
• 掲載誌・レーベル: impress top gearシリーズ
• ページ数: 688ページ
• 電子版発売日: 2020年11月06日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 167MB

[ブクログ · ★★★★★]

E資格に取得と機械学習の理解のため読んだ。
理論的な側面も充実しており、サンプルコードもよかった。
写経するだけでも価値がある。