機械学習のエッセンス―実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム [単行本]
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出版社：SBクリエイティブ
販売開始日： 2018/09/22
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機械学習のエッセンス―実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム の 商品概要

  • 要旨（「BOOK」データベースより）

    本書は機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、Ｐｙｔｈｏｎのみを使ってゼロから実装することを目標としています。実際の現場では、フレームワークの利用により、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の真の仕組みが理解できます。

  • 目次

    はじめに
    第01章　学習を始める前に
    　01 本書の目的
    　02 本書は何を含まないか
    　03 機械学習の初歩
    　04 実行環境の準備
    第02章　Pythonの基本
    　01 プログラムの実行方法
    　02 基本的な文法
    　03 数値と文字列
    　04 複数行処理
    　05 制御構造
    　06 リスト、辞書、集合
    　07 関数定義
    　08 オブジェクト指向
    　09 モジュール
    　10 ファイル操作
    　11 例外処理
    第03章　機械学習に必要な数学
    　01 基本事項の確認
    　02 線形代数
    　03 微積分
    第04章　Pythonによる数値計算
    　01 数値計算の基本
    　02 NumPyの基本
    　03 配列の基本計算
    　04 疎行列
    　05 NumPy/SciPyによる線形代数
    　06 乱数
    　07 データの可視化
    　08 数理最適化
    　09 統計
    第05章　機械学習アルゴリズム
    　01 準備
    　02 回帰
    　03 リッジ回帰
    　04 汎化と過学習
    　05 ラッソ回帰
    　06 ロジスティック回帰
    　07 サポートベクタマシン
    　08 k-Means法
    　09 主成分分析（PCA）
    INDEX

  • 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

    加藤 公一(カトウ キミカズ)
    シルバーエッグ・テクノロジー株式会社チーフサイエンティスト。レコメンデーション（自動推薦）システムに関する研究開発に従事。特に機械学習アルゴリズムの設計・実装を得意としている。博士（情報理工学）

  • 出版社からのコメント

    機械学習の原理を知るための、初めての入門書

  • 内容紹介

    本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。
    実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。
    また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。
    これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。

    ●目次
    はじめに
    第01章　学習を始める前に
    　01 本書の目的
    　02 本書は何を含まないか
    　03 機械学習の初歩
    　04 実行環境の準備
    第02章　Pythonの基本
    　01 プログラムの実行方法
    　02 基本的な文法
    　03 数値と文字列
    　04 複数行処理
    　05 制御構造
    　06 リスト、辞書、集合
    　07 関数定義
    　08 オブジェクト指向
    　09 モジュール
    　10 ファイル操作
    　11 例外処理
    第03章　機械学習に必要な数学
    　01 基本事項の確認
    　02 線形代数
    　03 微積分
    第04章　Pythonによる数値計算
    　01 数値計算の基本
    　02 NumPyの基本
    　03 配列の基本計算
    　04 疎行列
    　05 NumPy/SciPyによる線形代数
    　06 乱数
    　07 データの可視化
    　08 数理最適化
    　09 統計
    第05章　機械学習アルゴリズム
    　01 準備
    　02 回帰
    　03 リッジ回帰
    　04 汎化と過学習
    　05 ラッソ回帰
    　06 ロジスティック回帰
    　07 サポートベクタマシン
    　08 k-Means法
    　09 主成分分析（PCA）
    INDEX

  • 著者について

    加藤 公一 (カトウ キミカズ)
    加藤公一(かとう きみかず)シルバーエッグ・テクノロジー株式会社チーフサイエンティスト。レコメンデーション(自動推薦)システムにに関する研究開発に従事。特に機械学習アルゴリズムの設計・実装を得意としている。博士(情報理工学)。

機械学習のエッセンス―実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム の商品スペック

商品仕様
出版社名：SBクリエイティブ
著者名：加藤 公一（著）
発行年月日：2018/09/30
ISBN-10：4797393963
ISBN-13：9784797393965
判型：A5
対象：一般
発行形態：単行本
内容：電子通信
言語：日本語
ページ数：373ページ
縦：21cm
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