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見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑【PDF版】

秋庭 伸也(著) , 杉山 阿聖(著) , 寺田 学(著) , 加藤 公一(監修)

商品番号
155660
販売状態
発売中
納品形態
会員メニューよりダウンロード
発売日
2019年04月17日
ISBN
9784798155661
データサイズ
約19.0MB
制限事項
印刷可・テキストのコピー可
キーワード
プログラミング  アルゴリズム  人工知能  電子書籍【PDF版】  機械学習

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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】
LinearRegression
Lasso、Ridge、ElasticNet
LogisticRegression
LinearSVC
SVC
NaiveBayes
EnsembleRegressors
NeuralNetwork
kNN
Abstract
PCA
SVD
NMF
LDA
0clustering
k-means
gaussian-mixture
LLE
t-SNE

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複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる!

複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる!

機械学習の勉強を始めたばかりの方は、慣れない数式や統計の用語に苦労することがあるのではないでしょうか。そんなとき、1つの図が理解を助け、頭の中で機械学習のイメージができるようになることがあります。本書は、機械学習を専門としていない方々が理解しやすいように、なるべく少ない数式で図を中心に解説を行なっています。

図はすべてフルカラー!

図はすべてフルカラー!

各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載!見るだけでなく試すこともできる!

各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載!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!

仕組みだけでなく、実際の使い方や注意点もわかる!

1.機械学習とは
 1-1機械学習の概要
 1-2機械学習のステップ
2.機械学習図鑑(教師あり学習)
 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
3.機械学習図鑑(教師なし学習)
 10 PCA
 11 LSA
 12 NMF
 13 LDA
 14 k-means
 15 混合ガウス
 16 LLE
 17 t-SNE
4.評価方法および各種データの扱い
 4-1 評価方法
 4-2 テキスト処理
 4-3 画像処理
5.環境構築
 5-1 Python 3のインストール
 5-2 仮想環境
 5-3 パッケージインストール
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感想・レビュー

Taizo さん

2020-04-18

ゆるふわな本かと思ってたけど、すごく幅広い範囲をカバーしてる。アルゴリズム入門だったらとりあえずこれを読んでおけばいいと思う。よくもまあこれだけの分量でこんなに分かりやすく説明できるもんだという感じ。図鑑の名に恥じずビジュアルで直感的に理解できる。pythonコードを叩きながらとりあえず試せるところもいい。環境構築から、学習の精度評価まで実用的な泥臭い部分もカバーしていて好感が持てる。

ぴよぴよ さん

2019-09-25

比較的に判りやすく、入門書としては良いのかと思いました。ですが、この本一冊だけで全てを完全に理解することはできず、一部のアルゴリズムについては、ネットで少し調べて理解したりもしました。

Kazuki さん

2020-02-29

図解もあってわかりやすいかも。それぞれの機械学習アルゴリズムに対して、その概要とアルゴリズムについて説明されている。また、はじめの機械学習に必要なステップに関してはとても役にたつと思うので繰り返し参照したい。

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