機械学習は人工知能を支える技術の1つです。本書ではRaspberry Piを使いサポートベクトルマシンや多層ニューラルネットワークを体験。機械学習の概念の理解を目指します。最後はディープラーニングの演習も! Scikit-learn(機械学習)、keras(ディープラーニング)、OpenCV(画像処理)を使用。演習用プログラムはダウンロードできるので、プログラミング経験なしでもすぐはじめられます。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

★★理論と実装のバランスがよい、「機械学習 with Python」の決定版★★ ■機械学習モジュールが普及することにより、かえって学びづらくなった機械学習アルゴリズムの基本を徹底マスター！ ■scikit-learnを使わない、numpyとpandasのみのコーディングで、実装力がスキルアップ！ ■ブラックボックスの中身を理解し、一生モノの知識を身につけよう！ 【本書のサポートページ】すぐに実践できるコードがWeb公開！ https://github.com/hhachiya/MLBook　 【機械学習スタートアップシリーズ】 https://www.kspub.co.jp/book/series/S042.html 【主な内容】 第1章 機械学習とは何か 第2章 Python入門 第3章 数学のおさらい（線形代数、最適化、確率、統計） 第4章 回帰分析（線形回帰分析、ロジスティック回帰分析） 第5章 分類（線形判別分析、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズ法、決定木） 第6章 カーネルモデル 第7章 ニューラルネットワーク 第8章 強化学習 第9章 教師なし学習（主成分分析、因子分析、クラスター分析）

さまざまな学習アルゴリズムはもちろんのこと、｢構造化サポートベクトルマシン｣｢弱ラベル学習｣などの新しいアプローチについても明快に解説した。わかりやすい、実にわかりやすい!こんな本を待っていた。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。