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フリーソフトではじめる機械学習入門 Python/Wekaで実践する理論とアルゴリズム 第2版

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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2018/04/10
  • 出版社: 森北出版
  • サイズ:22cm/298p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-627-85212-9
  • 国内送料無料
専門書

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フリーソフトではじめる機械学習入門 Python/Wekaで実践する理論とアルゴリズム 第2版

著者 荒木雅弘 (著)

様々な機械学習手法に対して、相互の共通点や相違点を明確にしながら、その基本的な手法を解説。それぞれの手法の概要を簡単なサンプルデータを用いて紹介する。機械学習ツールWek...

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フリーソフトではじめる機械学習入門 Python/Wekaで実践する理論とアルゴリズム 第2版

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商品説明

様々な機械学習手法に対して、相互の共通点や相違点を明確にしながら、その基本的な手法を解説。それぞれの手法の概要を簡単なサンプルデータを用いて紹介する。機械学習ツールWekaを使う例題も収録。【「TRC MARC」の商品解説】

「理論」「実践」の両面から学べる、機械学習入門書の決定版!

◆機械学習の理論をわかりやすく解説
数式をしっかり扱いつつも、平易なことばで直感的な理解ができるよう工夫されています。
また、分析したいデータの種類によってアルゴリズムを分類・整理して解説することで、現実で問題に直面した際に適用できるアルゴリズムが何なのかが理解でき、必要な部分から学んでいけるよう構成されています。

◆幅広い手法を網羅
「機械学習とは何か」という初歩の初歩から、識別・モデル推定といった基本的な考えかた、ニューラルネットワーク・サポートベクトルマシンといった応用手法、そして深層学習・強化学習といった発展的なトピックまで、様々なアルゴリズムがとりあげられています。

◆Python/Wekaでアルゴリズムを実装
アルゴリズムの解説だけでなく、Python/Wekaによる実装例も多数掲載されています。理論を学んだあとに、解析例をもとにデータの読み込みから結果の可視化まで1ステップずつ実装していくことで、表面的な理解にとどまらない、「現場で役立つ」知識が身につきます。

第2版では、Pythonによる実装例が多数追加されたほか、勾配ブースティング・リカレントニューラルネットワーク・深層強化学習などの近年話題のトピック追加をはじめとして、全面的に最新の解説にアップデートされています。【商品解説】

目次

  • 第1章 はじめに
  • 第2章 機械学習の基本的な手順
  • 第3章 識別 ―概念学習―
  • 第4章 識別 ―統計的手法―
  • 第5章 識別 ―生成モデルと識別モデル―
  • 第6章 回帰
  • 第7章 サポートベクトルマシン
  • 第8章 ニューラルネットワーク
  • 第9章 深層学習
  • 第10章 アンサンブル学習

著者紹介

荒木雅弘

略歴
〈荒木雅弘〉京都大学大学院工学研究科情報工学専攻博士後期課程研究指導認定退学。博士号(工学)取得(京都大学)。京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科准教授。

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