見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑(秋庭伸也 杉山阿聖 寺田学 加藤公一)|翔泳社の本
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見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑




監修

形式:
書籍
発売日:
ISBN:
9784798155654
価格:
本体2,680円+税
仕様:
B5変・208ページ
分類:
人工知能・機械学習

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機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる!

「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか?本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いて解説した機械学習の入門書です。
いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムを図解し、わかりやすく解説しています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。
これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。

【本書の特徴】
・複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる
・オールカラーの図をたくさん掲載
・各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載しているので、見るだけでなく試すこともできる
・仕組みだけでなく、実際の使い方や注意点もわかる

【本書で紹介するアルゴリズム】
01 線形回帰
02 正則化
03 ロジスティック回帰
04 サポートベクトルマシン
05 サポートベクトルマシン(カーネル法)
06 ナイーブベイズ
07 ランダムフォレスト
08 ニューラルネットワーク
09 kNN
10 PCA
11 LSA
12 NMF
13 LDA
14 k-means
15 混合ガウス
16 LLE
17 t-SNE


第1章 機械学習の基礎
 1.1 機械学習の概要
 1.2 機械学習に必要なステップ

第2章 教師あり学習
 01 線形回帰
 02 正則化
 03 ロジスティック回帰
 04 サポートベクトルマシン
 05 サポートベクトルマシン(カーネル法)
 06 ナイーブベイズ
 07 ランダムフォレスト
 08 ニューラルネットワーク
 09 kNN

第3章 教師なし学習
 10 PCA
 11 LSA
 12 NMF
 13 LDA
 14 k-means法
 15 混合ガウス分布
 16 LLE
 17 t-SNE

第4章 評価方法および各種データの扱い
 4.1 評価方法
 4.2 文書データの変換処理
 4.3 画像データの変換処理

第5章 環境構築
 5.1 Python3 のインストール
 5.2 仮想環境
 5.3 パッケージインストール

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最終更新日:2019年06月13日
発生刷 ページ数 書籍改訂刷 電子書籍訂正 内容 登録日
1刷 073
表2.6.2
2刷
テストデータ
検証データ
2019.06.13
1刷 074
図2.6.2の下の本文 1行目
2刷
カテゴリが「映画」のデータ中に現れる
カテゴリが「映画」のデータ中に、
2019.06.13
1刷 076
表2.6.5とその下の本文 1行目
2刷

(画像クリックで拡大)

(画像クリックで拡大)
2019.06.13
1刷 079
コードの3行目
2刷
model.predict([[0,1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]]) #評価
model.predict([[1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]]) #評価
2019.06.13
1刷 083
図2.7.3
2刷

(画像クリックで拡大)

(画像クリックで拡大)
2019.06.13
1刷 115
コードの下から4行目
2刷
W = model.transform(X) # 分解後の行列
W = model.transform(V) # 分解後の行列
2019.06.13
1刷 176
1つ目の「サンプルコード」下から3行目
2刷
model.fit(X_train_counts、 twenty_train.target)
model.fit(X_train_counts, twenty_train.target)

正しくは「、」ではなく「,」(カンマ)です。
2019.06.13
1刷 179
コードの最終行
2刷
print(metrics.model_report(expected, predicted))
print(metrics.classification_report(expected, predicted))
2019.06.13