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 新刊




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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