【レビュー】scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

サンプルコードを動かしながらTensorFlowとScikit-Learnで機械学習を学ぶ！
機械学習、特にニューラルネットワークの概要を解説し、単純な線形回帰から始まり、深いニューラルネットワークに移行する一連のテクニックを学びます。機械学習／深層学習に必要なサポートベクターマシン、デシジョンツリー、ランダムフォレスト、アンサンブルメソッドなど順を追って解説します。解説だけでなく、各章で練習問題を用意しており、またGithubにjupyter notebookで試せるコードが掲載しているため、試しながら学べる構成になっています。

サンプルコードを動かしながらTensorFlowとScikit-Learnで機械学習を学ぶ！

　・強化学習の基礎を学んでCart Poleで遊んでみた（単純なQ Learningを実装）[2020-05-28に投稿]

　・文系ド素人が Web エンジニアとして新卒入社するまでに読んできた本をまとめた[2020-05-10に投稿]

　・ROC曲線とPR曲線-分類性能の評価方法を理解する②-[2020-04-21に投稿]

　・適合率と再現率-分類性能の評価方法を理解する①-[2020-04-12に投稿]

　・エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた[2020-03-18に投稿]

　・決定木(Decision Tree)を理解して文書分類を行う[2020-02-24に投稿]

　・【初心者向け】Tensorflow Object Detection API を使ってみた[2019-11-08に投稿]

　・ゼロから目指すデータサイエンティスト（プログラミング編）[2019-10-16に投稿]

　・KAGGLEでどこから手を付けていいか分からず学ぶことが多すぎてまとめてみた[2019-08-04に投稿]

　・Output 第１弾 SVM [2019-06-18に投稿]

　・【Python】新卒入社して2ヶ月経ったのでKaggleのTitanicにチャレンジした【ランダムフォレスト】[2019-06-13に投稿]

　・【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版)[2019-03-23に投稿]

　・TensorFlow・KerasのTutorials・Examplesソースコード集[2018-12-08に投稿]

　・"scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習" で勉強する[2018-11-25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]

　・Coursera Machine LearningをPythonで実装 - [Week9]異常検知、協調フィルタリング[2018-05-13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]

　・SVMについて調べてみる[2016-03-13に投稿]