あらすじ
【本書の概要】
人工知能開発の分野では、機械学習（教師あり学習）を利用した開発が非常に多くなってきています。
本書は、機械学習の基礎から、Pythonのフレームワーク（scikit-learn：サイキットワーン）や
NUmPyといったライブラリを利用した開発方法について、初学者でも理解しやすいようにイラストを交えて、
丁寧に解説した書籍です。
本書では教師あり学習だけにとどまらず、教師なし学習についても触れています。
【本書の特徴と構成】
機械学習について基礎からきちんと学習できよう、構成を工夫しています。
第1章では開発環境の準備について解説しています。
第2章では機械学習に必要なPythonの基礎知識について丁寧に解説しています。
第3章では機械学習でよく利用するグラフの描画について主だった方法を中心に解説しています。
第4章では機械学習に必要な数学の知識について必要最低限の解説をしています。
第5章では教師あり学習（回帰）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。
第6章では教師あり学習（分類）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。
第7章ではニューラルネット・ディープラーニングの基本について解説しています。
第8章ではニューラルネット・ディープラーニングの応用について解説しています。
第9章では教師なし学習について、ポイントを押さえて解説しています。
特に第5章から第9章では、機械学習を学ぶ過程でつまづきやすいポイントについて
著者がピックアップし、丁寧に解説しています。
【対象読者】
機械学習について学びたい初学者
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感情タグBEST3
Posted by ブクログ
今まで読んだ機械学習の書籍で一番良かった。
機械学習を数式から理解したいので、そこも自分に合っていた。
高校レベルの数学が判っていれば、概ね理解できる。
まずは簡単なケース(1次元、2次元)で解説し、それを徐々に応用(n次元)していくところがわかり易い。
分類問題にフォーカスした機械学習の本が多いが、回帰問題もちゃんと書かれていて良かった。
ただ、残念な点が2点。
一つは、前半部分のPythonの基礎知識の解説と数学の解説は要らないと思う。
もう一つは誤植。
自分が購入したのは初版で、特に誤植が多かった。
途中で数式の変形が理解できずに考えていたら、誤植ということもあった。
