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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
著者 Sebastian Raschka , Vahid Mirjalili , 株式会社クイープ , 福島真太朗
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...
[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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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 第2版 (impress top gear)
商品説明
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。
目次
- 表紙
- 商標・サンプルコード・正誤表
- 口絵
- 謝辞
- 著者/レビュー担当者紹介
- はじめに
- 第1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える/1.1 データを知識に変える「知能機械」
- 第2章 分類問題―単純な機械学習アルゴリズムのトレーニング/2.1 人工ニューロン―機械学習の前史
- 第3章 分類問題―機械学習ライブラリscikit-learnの活用
- 第4章 データ前処理―よりよいトレーニングセットの構築/4.1 欠測データへの対処
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