ディープラーニング
機械学習のエッセンス = Essence of Machine Learning : 実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム
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AIエンジニアが勉強に使っている本を一挙紹介
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- 2020-05-17
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Information
| 内容 | 本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。 実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。 また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。 これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。 ●目次 はじめに 第01章 学習を始める前に 01 本書の目的 02 本書は何を含まないか 03 機械学習の初歩 04 実行環境の準備 第02章 Pythonの基本 01 プログラムの実行方法 02 基本的な文法 03 数値と文字列 04 複数行処理 05 制御構造 06 リスト、辞書、集合 07 関数定義 08 オブジェクト指向 09 モジュール 10 ファイル操作 11 例外処理 第03章 機械学習に必要な数学 01 基本事項の確認 02 線形代数 03 微積分 第04章 Pythonによる数値計算 01 数値計算の基本 02 NumPyの基本 03 配列の基本計算 04 疎行列 05 NumPy/SciPyによる線形代数 06 乱数 07 データの可視化 08 数理最適化 09 統計 第05章 機械学習アルゴリズム 01 準備 02 回帰 03 リッジ回帰 04 汎化と過学習 05 ラッソ回帰 06 ロジスティック回帰 07 サポートベクタマシン 08 k-Means法 09 主成分分析（PCA） INDEX はじめに 第01章 学習を始める前に 01 本書の目的 02 本書は何を含まないか 03 機械学習の初歩 04 実行環境の準備 第02章 Pythonの基本 01 プログラムの実行方法 02 基本的な文法 03 数値と文字列 04 複数行処理 05 制御構造 06 リスト、辞書、集合 07 関数定義 08 オブジェクト指向 09 モジュール 10 ファイル操作 11 例外処理 第03章 機械学習に必要な数学 01 基本事項の確認 02 線形代数 03 微積分 第04章 Pythonによる数値計算 01 数値計算の基本 02 NumPyの基本 03 配列の基本計算 04 疎行列 05 NumPy/SciPyによる線形代数 06 乱数 07 データの可視化 08 数理最適化 09 統計 第05章 機械学習アルゴリズム 01 準備 02 回帰 03 リッジ回帰 04 汎化と過学習 05 ラッソ回帰 06 ロジスティック回帰 07 サポートベクタマシン 08 k-Means法 09 主成分分析（PCA） INDEX |
|---|---|
| 著者 | 加藤,公一 |
| 出版日 | 201809 |
| 出版社 | SBクリエイティブ |
| ISBN-13 | 9784797393965 |
| データ提供元 | openBD, 楽天 |
楽天の商品情報
| 価格 | 3,080 詳細はこちら |
|---|---|
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