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 第2版 (Machine Learning) [単行本]

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 第2版 (Machine Learning) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  Ｐｙｔｈｏｎの基礎、機械学習に必要な数学、数値計算の手法を丁寧に解説。数値予測や分類などの機械学習アルゴリズムをＰｙｔｈｏｎでゼロから実装。コードを最新化し、解説もさらにわかりやすく改訂！！

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第０１章　学習を始める前に（本書の目的；本書は何を含まないか　ほか）
  第０２章　Ｐｙｔｈｏｎの基本（プログラムの実行方法；基本的な文法　ほか）
  第０３章　機械学習に必要な数学（基本事項の確認；線形代数　ほか）
  第０４章　Ｐｙｔｈｏｎによる数値計算（数値計算の基本；ＮｕｍＰｙの基本　ほか）
  第０５章　機械学習アルゴリズム（準備；線形回帰　ほか）

• 内容紹介

  機械学習の「しくみ」を理解するための、はじめの一冊
  
  本書は、機械学習を「使える」だけでなく「わかる」ようになりたい人のための入門書です。機械学習の代表的なアルゴリズムをPythonでゼロから実装し、そのしくみを自分の手で確かめながら理解していきます。
  
  機械学習を使うだけなら、scikit-learnなどのライブラリを利用することで、複雑なアルゴリズムを意識せずにモデルを作ることができます。しかし、アルゴリズムがどのように動いているのかを理解していれば、思うような精度が出ないときにその原因を考えたり、より高度な応用につなげたりすることができます。
  
  また本書では、機械学習を学ぶうえで壁になりやすい数学についても、線形代数の基礎から解説しています。Pythonの基本から、数学、数値計算、データの可視化、機械学習アルゴリズムまでを一体として学んでいきます。
  
  これから機械学習を学びたい学生やエンジニアはもちろん、ライブラリを使って機械学習を経験したものの、そのしくみをもう一歩深く理解したい人にもおすすめです。
  
  【改訂のポイント】
  第1版の「アルゴリズムのしくみを実装しながら理解する」という基本方針と章構成はそのままに、現在の環境に合わせて内容をアップデートしました。
  
  ・Python、NumPy、SciPyなどの新しいバージョンに対応
  ・現在の環境に合わせてサンプルコードを刷新
  ・一部の解説をよりわかりやすく詳細化
  ・Pythonのインストール方法をPython＋venv＋pipに変更
  ・UCI Machine Learning Repositoryのデータセットを、ucimlrepoライブラリを利用して取得する方法に変更
  ・Python 3.13および各種ライブラリの環境でサンプルコードを動作確認

• 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)
  現在、みずほ証券でデータ分析にかかわる業務に従事。東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程修了。博士（情報理工学博士）

• 著者について

  加藤公一 (カトウキミカズ)
  現在、みずほ証券でデータ分析にかかわる業務に従事。東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程終了。博士（情報理工学博士）。主な著書に『Pythonで理解する線形代数の基礎』（技術評論社）がある。

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 第2版 (Machine Learning) の商品スペック