あらすじ
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機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる！
「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか？本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いながら解説をした機械学習の入門書です。
いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムが図を通してわかりやすく解説をしています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。
これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。
【本書の特徴】
・複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる
・オールカラーで機械学習の図をたくさん掲載
・各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載しているので、見るだけでなく試すこともできる
・仕組みだけでなく、実際の使い方や注意点もわかる
【本書で紹介するアルゴリズム】
01 線形回帰
02 正則化
03 ロジスティック回帰
04 サポートベクトルマシン
05 サポートベクトルマシン（カーネル法）
06 ナイーブベイズ
07 ランダムフォレスト
08 ニューラルネットワーク
09 kNN
10 PCA
11 LSA
12 NMF
13 LDA
14 k-means
15 混合ガウス
16 LLE
17 t-SNE
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感情タグBEST3
わかりやすい
機械学習の書籍は数冊ではあるが、何冊か読んではいるもののあまりよく分かりませんでした。しかし、この本を読んで点と点が繋がって理解することができたのでとても良かったです。
Posted by ブクログ
ずるい
ココらへん苦労して学んだのにこんなにきれいに整理されているなんて
PRMLやカステラ本読んですぐ理解できる方には不要
数式を追うばかりで、あれなにやってんだっけ
となってしまう方のためにまずは旅の地図を
1アルゴリズムに数ページだからこれを読んでもすぐ使えるわけではないけど頭の整理、あるいは客先にアルゴリズムを説明する参考に非常にいいですね
つかさこの本を片手にお客様に「t-SNEはー」とか話されたら怖いね。データ分析が仕事の人は本書をサクッと読んではじパタで準備しよう
Posted by ブクログ
凝った統計の延長として機械学習を使うことが多く、教師ありの回帰モデルばかりを使ってきました。ここいらでもう少し自分のできることの範囲を広げるべく、まず最初の一冊としてグラフィカルに主要な手法が説明された本書を手に取りました。
本書は「図」鑑の名前の通り、教師あり/なしのいくつかの機械学習手法に関して図説をメインに説明したテキストです。データを分類する過程を典型的なデータで示し、各手法の直観的な理解が進みやすくなっています。エッセンスの部分だけアルゴリズムの説明も書いてあり、これだけで済むわけではないでしょうが数式に抵抗がなければこちらも理解の助けになります。取り扱われる全手法にコード例も付いているので実際にトライしてみることもできます（ほとんどやっておらず、すみません。）。
本書で少し惜しいなと思われる点は、図より文字による説明の方が多く、「図鑑」というには少し教科書に寄りすぎていることです。イラストやグラフが多い教科書として読むこともできますが、それにしてはアルゴリズムの詳細の説明が薄めです。もうちょっと図鑑に徹した方が好みだったなと思う次第です。
Posted by ブクログ
機械学習のアルゴリズムが一通り紹介されている。
分類過程のイメージや学習結果について、グラフや図が豊富に載っているので、それぞれのアルゴリズムの違いをつかみやすい。
細かい計算式は載っていないので、この本でアルゴリズムのイメージを掴んでから、もっと詳しい本で個々のアルゴリズムの詳細を勉強するのがいいと思う。
