スッキリわかる機械学習入門

  ¥ 3,300 (税込)
2020年10月16日 発売 A5判 664ページ

紹介記事

スッキリわかる機械学習入門 カバー

スッキリわかる機械学習入門

2022/10/18

よくある質問(スッキリ機械学習)

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スッキリわかる機械学習入門

2020/11/9

スッキリわかる機械学習入門 掲載コード

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スッキリわかる機械学習入門

2020/10/12

スッキリ機械学習の「黄金の回転」

こんにちは、スッキリわかるJavaな人としてPythonとは縁遠いというポジショントークをしつつも、「機械学習の学習の学習支援」をすることがある中山です。1 今回、「プログラミング経験者 && 機械学習未経験者」の私が、『スッキリわかる機械学習』の編集・監修にたずさわらせていただきました。ただ、私自身、実はこの機械学習の分野には苦手意識というか、挫折した過去があってですね...。 しかし、この「スッキリわかる機械学習入門」の監修を通して、ある程度わかるようになった自分がいます。その鍵となっ ...

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スッキリわかる機械学習入門

2020/9/28

「スッキリわかるPythonによる機械学習入門」とはどんな本なのか?

著者の紹介 みなさん、初めまして。スッキリわかるPython入門と機械学習入門の著者の須藤と申します。株式会社フレアリンクのCDSO(Chief Data Science Officer)として日々教育データの解析や、研修講師の登壇などを行なっています。 また、今年4月からとある大学院でデータサイエンスの研究なども行なっています。 どういった方が対象読者なのか?   次の要件を満たしている方を対象読者と想定しています。 Pythonの基本文法は習得済みの人 機械学習の知識はゼロの人、あるいは1〜 ...

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こんな方におすすめ

  • AIや機械学習って最近よく耳にするけど、具体的なイメージが沸かない人
  • 全くの未経験だけど、自分の手で簡単なAIを作って納得したい人
  • データサイエンティストやデータ分析の道に興味がある人
  • さまざまなパターンで繰り返し練習して実力を身につけたい人
  • 心が折れない程度に、数学や統計の理論的背景も覗いてみたい人

機械学習の世界は、数学理論、モデル、ライブラリ、プログラミングなど、学ぶべき分野が多岐に及びます。各分野は1つでさえ十分奥深く、初学者にとっては「何を」「どこから」「どのように」「どこまで」学べば、データサイエンティストへの一歩を踏み出せるのかわからず、途方に暮れてしまうことも少なくありません。

本書は、この広大な世界に対して、真正面から、しかしスムーズかつスッキリと学び進めていただくための入門書です。

各工程やツールを個別・独立してバラバラに学ぶのではなく、データ分析の「全体の流れ」を繰り返し体験することで、機械学習の全体像と本質が自然と体に染みこむよう構成されています。しかも単に繰り返すのではなく、最初はシンプルでやさしい題材からはじめ、以後、さまざまに角度を変えながら、段階的に高度な内容に挑戦するため、最終的には、中級者にステップアップするための応用術も身に付けられるでしょう。

もちろん、シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も収録していますので、途中でつまずいても安心です。機械学習の楽しさ、奥深さをじっくり学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。

書籍目次

第0章 Python基本文法の復習

 第Ⅰ部 ようこそ機械学習の世界へ

第1章 AIと機械学習
第2章 機械学習に必要な基礎統計学
第3章 機械学習によるデータ分析の流れ
第4章 機械学習の体験

第Ⅱ部 教師あり学習の理解を深めよう

第5章 分類1:アヤメの判別
第6章 回帰1:映画の興行収入の予測
第7章 分類2:沈没船事故での生存予測
第8章 回帰2:住宅の平均価格の予測
第9章 教師あり学習の総合演習

第Ⅲ部 中級者への最初の一歩を踏み出そう

第10章 より実践的な前処理
第11章 さまざまな教師あり学習:回帰
第12章 さまざまな教師あり学習:分類
第13章 さまざまな予測性能評価
第14章 教師なし学習1:次元の削減
第15章 教師なし学習2:クラスタリング
第16章 まだまだ広がる機械学習の世界

付録

付録A sukkiri.jpについて
付録B エラー解決・虎の巻
付録C Pandas虎の巻
付録D 機械学習の数学(基礎編)
付録E 最小2乗法の数学理論に挑戦

索引

ツールの導入方法・使用方法

掲載コード / CSVファイルのダウンロード

書籍『スッキリわかるPythonによる機械学習入門』(インプレス)の掲載コード一式 および 書籍内で利用するCSVファイルです。
ダウンロードの上、CSVについてはこちらの手順にしたがってJupyterLabに配置してご利用ください。

sukkiri-ml-codes.zip


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