【レビュー】Pythonではじめる機械学習


  • 出版情報
  • ・著者:AndreasC.Muller/著 中田秀基/翻訳
  • ・出版日:20170525
  • ・ページ数:432P
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目次

数学の知識がなくても読み進められる、理論だけでなく実践面も重視した機械学習の入門書!
バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。Pythonの機械学習用ライブラリの大定番、scikit-learnの開発に関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。最初に実践について述べて後から理論を補強するスタイルで、理解しやすいように工夫されています。理論面と実践面のバランスが良く、モデルの評価と改善について多くの紙面を割くなど、類書にはない特徴を備えています。

概要

バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。

レビューの一覧

 ・【Pythonではじめる機械学習】の個人的解釈 ①序章[2022-03-21に投稿]

 ・機械学習エンジニアに爆速でなるための教材集[2022-03-06に投稿]

 ・【忘備録】Pythonではじめる機械学習[2022-01-29に投稿]

 ・【自然言語処理】プリンを含む文がポケモンかどうか分類してみた[2021-12-19に投稿]

 ・読書:Pythonで始める機械学習[2021-11-17に投稿]

 ・化学系研究者がデータサイエンティストを志し勉強したこと(2年目)[2021-11-17に投稿]

 ・再現率?適合率? 混同行例を使った評価指標[2021-11-14に投稿]

 ・Pythonではじめる機械学習 part1[2021-08-10に投稿]

 ・Kaggle Expertになるまで勉強したことを全て書く[2021-06-21に投稿]

 ・私がこれから機械学習・ディープラーニングを教わる海外の人たち[2021-06-18に投稿]

 ・機械学習のパラメータチューニングを「これでもか!」というくらい丁寧に解説[2021-06-06に投稿]

 ・【E資格】AI初心者が効率よく合格する方法(2021/02合格)[2021-03-13に投稿]

 ・ど素人初学者データサイエンティストロードマップまとめのまとめ[2021-02-07に投稿]

 ・Introduction to ML[2020-12-05に投稿]

 ・決定木・ランダムフォレスト・勾配ブースティング②(load_breast_cancer)[2020-12-03に投稿]

 ・決定木・ランダムフォレスト・勾配ブースティング①(make_moons)[2020-11-27に投稿]

 ・線形回帰・Ridge回帰・Lasso回帰の違い[2020-11-18に投稿]

 ・【Python】サポートベクタマシン(SVM)を使って画素値からりんごと梨を分類[2020-11-15に投稿]

 ・データサイエンスを独学した1年間をまとめてみた。[2020-11-01に投稿]

 ・Study History[2020-09-17に投稿]

 ・機械学習について一回挫折してしまったエンジニアが何とかお仕事で機械学習を使えるようになるまで[2020-06-25に投稿]

 ・プログラミング初心者が機械学習を1ヶ月ガチで勉強してみた〜勉強法まとめ、勉強の記録〜[2020-06-13に投稿]

 ・【初心者】プログラミング初心者が機械学習を学び始めた。[2020-05-26に投稿]

 ・【最短で理解する】データ分析のためのPython基礎[2020-05-05に投稿]

 ・機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学べる書籍を執筆しました[2020-04-29に投稿]

 ・【機械学習】ランダムフォレストを理解する[2020-03-17に投稿]

 ・機械学習の書籍多いけど、どれ買えば良いの?レベル別にオススメ!!<初心者向け>[2020-02-04に投稿]

 ・2020年に読むべきデータサイエンスに関する書籍[2020-01-13に投稿]

 ・初めての機械学習で競馬予想してみた[2019-12-30に投稿]

 ・GCP AutoML Tablesでバイナリ分類するなら知っておいたほうが良いこと[2019-12-30に投稿]

 ・機械学習を学んだ経験の活かし方[2019-12-28に投稿]

 ・線形モデルによる回帰[2019-12-24に投稿]

 ・scatter_matrix(スカッター行列)について[2019-12-23に投稿]

 ・脳みそが固くなったおじさんSEが機械学習を勉強してみた[2019-12-17に投稿]

 ・機械学習・ディープラーニング初心者のためのおすすめ勉強順序[2019-12-10に投稿]

 ・これからのデータ分析担当者に求められる知識と勉強方法[2019-12-03に投稿]

 ・機械学習未経験の新卒が現場ベースで学んだ機械学習[2019-12-01に投稿]

 ・データ分析の学習にエンジニアへ薦めている本をまとめてみる[2019-09-14に投稿]

 ・精度67%のディープラーニング株価予測モデル_1[2019-08-25に投稿]

 ・【書籍まとめ】データサイエンス初心者が1年間で読んだ本[2019-08-21に投稿]

 ・Python と機械学習を学びたい人に送る(2ヶ月有給プラン)[2019-06-25に投稿]

 ・pandasでワンホットエンコーディング(ダミー変数)[2019-05-19に投稿]

 ・文系大学生が1年半プログラミングを独学して新卒エンジニアとして就職するまで~3-6ヶ月目(機械学習)編~[2019-04-02に投稿]

 ・【データサイエンス】データサイエンスによく使われるscikit-learnを学ぶ[2019-03-10に投稿]

 ・タイタニックデータの機械学習モデル作成の流れ[2019-03-05に投稿]

 ・Flaskでツイートからおススメの「いらすとや」の画像を表示するアプリつくった[2019-03-05に投稿]

 ・Jupyter Notebook の図の背景色を変える[2019-02-07に投稿]

 ・scikit-learnで機械学習の入口に立ってみた。[2019-01-30に投稿]

 ・機械学習に興味を持った素人がこれまで読んできた本[2018-12-29に投稿]

 ・いまさら聞けない!?プロダクトマネージャー・ディレクターが機械学習の案件を始めるまで[2018-12-25に投稿]

 ・Pythonでリッジ回帰を実装[2018-12-23に投稿]

 ・PythonでLassoを実装[2018-12-23に投稿]

 ・Pythonで線形回帰を実装[2018-12-21に投稿]

 ・Python 3 エンジニア認定基礎試験の受験記とPython教材[2018-10-14に投稿]

 ・美女を見分けられない機械はただの機械だ:Pythonによる機械学習用データセット生成[2018-08-19に投稿]

 ・[機械学習] iris データセットを用いて scikit-learn の様々な分類アルゴリズムを試してみた[2018-07-30に投稿]

 ・[機械学習] きのこの山、たけのこの里の画像分類で、便利だった技術のご紹介[2018-07-15に投稿]

 ・AMD製GPUでKaggleにチャレンジする - 準備編 -[2018-07-03に投稿]

 ・JDLA Deep Learning for GENERAL 2018 #1に合格した話[2018-06-21に投稿]

 ・ブックマークしてあった、データサイエンスなどの記事約1年分のリンク集(2018年5月ごろまで)[2018-05-09に投稿]

 ・scikit-learn を用いた交差検証(Cross-validation)とハイパーパラメータのチューニング(grid search)[2018-01-18に投稿]

 ・バックエンドエンジニアがscikit-learn入門しました【教師あり学習編】[2017-12-25に投稿]

 ・Python + scikit-learn + Django で機械学習を利用したツールを作る[2017-11-30に投稿]

 ・人工知能について学んでみた(2ヶ月)[2017-10-08に投稿]

 ・sciket-laernのiris・cancerデータセットに色々なクラス分類アルゴリズムを一気に適用してみる[2017-09-23に投稿]

 ・sklearn.feature_selection による特徴量選択[2017-09-01に投稿]

 ・データサイエンティスト・データエンジニアのための Python ライブラリ一覧[2017-08-01に投稿]

 ・「OpenCV-Python Tutorials」と「実践 機械学習システム」[2015-12-10に投稿]


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