機械学習の考え方とPython実装法がわかる!
分類/回帰問題や深層学習の導入を解説。
◎絶妙なバランスで「理論と実践」を展開
◎Pythonライブラリを使いこなす
◎数式・図・Pythonコードを理解する
本書は、機械学習の理論とPython実践法を網羅的に解説した技術書です。機械学習とは、データから学習した結果をもとに判定や予測を行うことです。すでにさまざまな機械学習の方法が開発されています。本書では、それらの方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Pythonによる実装法を説明します。初期の機械学習アルゴリズムから取り上げ、前処理や次元削減、Webへの展開のほか、終盤ではディープラーニングについても見ていきます。機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。
※本書は『Python Machine Learning』の翻訳書です。
※付録では、本書を読み進めるにあたっての前提知識として、Python ライブラリや数学について補足説明をしています。必要に応じて、他の書籍などもご参照ください。