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Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Andreas C. Muller, Sarah Guido | オライリージャパン | 2017-05-25

バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。 数学の知識がなくても読み進められる、理論だけでなく実践面も重視した機械学習の入門書! バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使っ…

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機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践 (オライリー・ジャパン)

Alice Zheng, Amanda Casari | オライリージャパン | 2019-02-23

機械学習を行うエンジニアが知るべき特徴量抽出の基本から応用、最新のテーマまでを網羅した書籍。 機械学習や人工知能の性能を決める特徴量作成・変換/選択について詳述した書籍! 本書は、機械学習を行うエンジニアが知るべき特徴量抽出の基本から応用、最新のテーマまでを網羅した書籍です。…

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[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili | インプレス | 2018-03-16

本書では、機械学習の各コンセプトについて、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit‐learnやTensorFlowなどを使…

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scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

Aurélien Géron | オライリージャパン | 2018-04-26

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! 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…

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機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする (AI&TECHNOLOGY)

石井 大輔 | 翔泳社 | 2018-10-17

機械学習エンジニアを志望する人に、仕事の内容や必要な知識、なるための勉強法、採用されるための履歴書の書き方などを解説。 機械学習エンジニアになりたい人に 機械学習エンジニアを志望する人が増えています。 採用数も増えており、さまざまな就職・転職サイトで「機械学習エンジニア」の…

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ITエンジニアのための機械学習理論入門

中井 悦司 | 技術評論社 | 2015-10-17

機械学習のしくみを学ぶデータサイエンスの本質を理解する。 第1章 データサイエンスと機械学習 第2章 最小二乗法:機械学習理論の第一歩 第3章 最尤推定法:確率を用いた推定理論 第4章 パーセプトロン:分類アルゴリズムの基礎 第5章 ロジスティック回帰とROC曲線:学習モデル…

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事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ

速水 悟 | 森北出版 | 2016-04-27

第1章 ネット時代のデータ活用 第2章 データマイニングと機械学習 第3章 識別:線形識別とその発展型 第4章 予測:線形回帰とニューラルネットワーク 第5章 決定木 第6章 テキストマイニングと評判分析 第7章 推薦システム 第8章 ソーシャルネットワークの分析 第9章 検索…

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退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング

Al Sweigart | オライリージャパン | 2017-06-03

手作業だと膨大に時間がかかる処理を一瞬でこなすPython 3プログラムの作り方について学べる入門書。 Pythonによる自動処理入門。とにかく、わかりやすい! ファイル名の変更や表計算のデータ更新といった作業は、日々の仕事の中で頻繁に発生します。ひとつふたつ修正するだけであ…

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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

斎藤 康毅 | オライリージャパン | 2016-09-24

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずPython 3によってゼロからディープラーニングを作成できる。 実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ! ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロから…

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欠測データ処理: Rによる単一代入法と多重代入法 (統計学One Point)

高橋 将宜, 渡辺 美智子 | 共立出版 | 2017-12-09

一般的に調査・観測データには欠測が生じることが多く,適切な欠測データの処理をしなければ,解析結果に偏りが生じることがある。多重代入法は,尤度解析法と並んで最も汎用的な欠測データ解析法であるが,これまでの書籍では理論的な解説が主で,実際の応用事例や具体的な手順の記述が少なかった。…

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PythonによるAIプログラミング入門 ―ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術

Prateek Joshi | オライリージャパン | 2019-03-20

さまざまな人工知能の関連分野を扱いながら、Pythonでよく使われるライブラリの基本的な使い方を解説。 ディープラーニングの前に身につけておきたいAI技術の入門書! 近年ディープラーニングが爆発的人気となっています。しかし、人工知能の手法はディープラーニングに限りません。過去…

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データサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング

Peter Bruce, Andrew Bruce | オライリージャパン | 2018-02-24

50の重要な統計と機械学習の「コンセプト」について、多方面からの理解を促すよう構成。 50項目の基本的なコンセプトを過不足なく説明し、最低限の数式とコードで理解を深める! 50の重要な統計と機械学習の「コンセプト」について、簡潔かつ正確な説明と、それを裏付ける最低限の数式、ク…

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Python機械学習クックブック

Chris Albon | オライリージャパン | 2018-12-15

Pythonを使った機械学習を行う上で役に立つ200のレシピを収録したクックブック! Pythonを使った機械学習を行う上で役に立つ200のレシピを収録したクックブック! Pythonを使った機械学習で頻繁に遭遇すると思われる200の問題とその解決方法を紹介。扱う内容は、デー…

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データサイエンス教本 Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析

橋本 洋志, 牧野 浩二 | オーム社 | 2018-12-01

データサイエンスの意味から金融データの分析、動的システムの分析などの工学応用までPythonを使って実際に分析しながら学ぶ。 Pythonでデータサイエンスの理論と実践を学ぶ  データサイエンスは、「データを科学的に扱う」学問分野であり、近年、ICTの進展によって、センサやイ…

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東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~

塚本邦尊, 山田典一, 大澤文孝 | マイナビ出版 | 2019-03-14

東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化! 本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された「グローバル消費インテリジェンス寄付 講座」の学生向けオフライン講義と、社会人向けオンライン講座で使われた教材がベースになっています。 約400名ほどの受講枠(2…

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Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

Wes McKinney | オライリージャパン | 2018-07-26

Pythonのデータ分析ツールpandasのメイン開発者による、Pythonでデータサイエンスを行うための情報をまとめた。 Pythonの豊富で強力なライブラリを使ってデータ分析を行うための情報を凝縮! 2013年に発刊以来、高い人気を誇ってきたロングセラー待望の改訂版です。…

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