翔泳社の公式通販SEshopは全国送料無料!
ヘルプ 新規会員登録 ログイン
SEshop

Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版

伊藤 真(著)

商品番号
159910
販売状態
販売終了
納品形態
宅配便にてお届け
発売日
2019年07月18日
出荷開始日
2019年07月17日
ISBN
9784798159911
判型
A5
ページ数
416
キーワード
人工知能  Python  数学  機械学習  AI & TECHNOLOGY

2,948円(税込)(本体2,680円+税10%)
送料無料

268pt (10%)
ポイントの使い方はこちら

初回購入から使えるポイント500円分プレゼント

現在、本商品は販売しておりません。 電子書籍はこちら

※1点の税込金額となります。 複数の商品をご購入いただいた場合のお支払金額は、 単品の税込金額の合計額とは異なる場合がございますので、予めご了承ください。

  • ポスト

数学の基礎知識とPythonコードを紐づけて機械学習の基本を学べる!

【本書の目的】
現在、人工知能関連のプロダクト・サービスが数多く見受けられるようになりました。
人工知能関連の開発に機械学習の基礎知識は必須です。
本書はそうした機械学習の基礎知識を学びたいエンジニアに向けた書籍です。

【本書の特徴】
本書は機械学習の基本について、数学の知識をもとに、
実際にPythonでプログラムしながら学ぶことができる書籍です。
・最新のPython 3.7に対応
・学習内容を「要点整理」で復習
・数式とコードをつなげたわかりやすい解説

【読者が得られること】
本書を読み終えた後には、機械学習のしくみとプログラミング手法を理解できます。

【対象読者】
機械学習の基礎を学びたい理工学生・エンジニア

【目次】
第1章 機械学習の準備
第2章 Pythonの基本
第3章 グラフの描画
第4章 機械学習に必要な数学の基本
第5章 教師あり学習:回帰
第6章 教師あり学習:分類
第7章 ニューラルネットワーク・ディープラーニング
第8章 ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用(手書き数字の認識)
第9章 教師なし学習
第10章 要点のまとめ

数学の基礎知識とPythonコードを紐づけて機械学習の基本を理解できる!

本書の特徴

数式とコードをつなげたわかりやすい解説

数式とコードをつなげたわかりやすい解説

機械学習の基本について、数学の知識をもとに実際にPythonでプログラムしながら学べます。

学習内容を「要点のまとめ」で復習

学習内容を「要点のまとめ」で復習

本書の内容を最短で確認するために、重要な概念と式を最終章にまとめています。学習後の早見表としても使えます。

Python3.7に対応

Python3.7に対応

Pythonのサンプルは翔泳社のサイトでダウンロードできます。

第1章 機械学習の準備
 1.1 機械学習について
 1.2 Pythonのインストール
 1.3 Jupyter Notebook
 1.4 KerasとTensorFlowのインストール

第2章 Pythonの基本
 2.1 四則演算
 2.2 変数
 2.3 型
 2.4 print文
 2.5 list(リスト、配列変数)
 2.6 tuple(タプル)
 2.7 if文
 2.8 for文
 2.9 ベクトル
 2.10 行列
 2.11 行列(ndarray)の四則演算
 2.12 スライシング
 2.13 条件を満たすデータの書き換え
 2.14 Help
 2.15 関数
 2.16 ファイル保存

第3章 グラフの描画
 3.1 2次元のグラフを描く
 3.2 3次元のグラフを描く

第4章 機械学習に必要な数学の基本
 4.1 ベクトル
 4.2 和の記号
 4.3 積の記号
 4.4 微分
 4.5 偏微分
 4.6 行列
 4.7 指数関数と対数関数

第5章 教師あり学習:回帰
 5.1 1次元入力の直線モデル
 5.2 2次元入力の面モデル
 5.3 D次元線形回帰モデル
 5.4 線形基底関数モデル
 5.5 オーバーフィッティングの問題
 5.6 新しいモデルの生成
 5.7 モデルの選択
 5.8 まとめ

第6章 教師あり学習:分類
 6.1 1次元入力2クラス分類
 6.2 2次元入力2クラス分類
 6.3 2次元入力3クラス分類

第7章 ニューラルネットワーク・ディープラーニング
 7.1 ニューロンモデル
 7.2 ニューラルネットワークモデル
 7.3 Kerasでニューラルネットワークモデル

第8章 ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用(手書き数字の認識)
 8.1 MNISTデータベース
 8.2 2層フィードフォワードネットワークモデル
 8.3 ReLU活性化関数
 8.4 空間フィルター
 8.5 畳み込みニューラルネットワーク
 8.6 プーリング
 8.7 ドロップアウト
 8.8 集大成のMNIST認識ネットワークモデル

第9章 教師なし学習
 9.1 2次元入力データ
 9.2 K-means法
 9.3 混合ガウスモデル

第10章 要点のまとめ
 要点のまとめ

各種問い合わせは以下のリンクからご連絡ください

感想・レビュー

z_nwd さん

2019-01-11

良き

ムック さん

2020-01-16

機械学習で理解しておくべき数学について かなりコンパクトに説明してあるので 数学が苦手な人でも退屈しないかもしれない pythonの中級を終えてから三冊目として 機械学習の初級としてさらっと概要を学ぶのにはよいかもしれない

関連商品

いきなりプログラミング Python

2,420円(税込)

2024.06.25発売

おすすめ特集

プログラミング入門書大特集

翔泳社のプログラミング書籍の中から、入門・初級者向けの書籍をピックアップ!

Linuxおすすめ本特集

【Linux本特集】入門~達人レベルまで!クラウド時代の必須知識Linuxを学ぶおすすめの本

ライティングおすすめ本

ライティングのスキルアップにおすすめの本。Webライティングやコピーライティングなど

マネー本特集

お金と経済の基礎知識から、資産形成・投資術、お金教育や介護まで。暮らしに役立つマネー本

インテリア本特集

おしゃれな部屋作りのヒントやインテリアの基礎知識、色使い、うつわや洋食器の知識まで、幅広い書籍をご紹介

事務職におすすめの本

Excel、日商簿記、業務の自動化を実現するRPAやPythonの技術など、事務職としてステップアップしたい人に!

特集をもっと見る