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実践 機械学習システム

Willi Richert, Luis Pedro Coelho | オライリージャパン | 2014-10-25

本書は、実際に手を動かしながら機械学習システムを作成し、機械学習のエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生データを通してパターンを見つける方法を解説していきます。Pythonと機械学習の基本、ライ…

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サポートベクトルマシン (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

竹内 一郎, 烏山 昌幸 | 講談社 | 2015-08-08

さまざまな学習アルゴリズムはもちろん、構造化サポートベクトルマシン、弱ラベル学習などの新しいアプローチについても明快に解説。 さまざまな学習アルゴリズムはもちろんのこと、「構造化サポートベクトルマシン」「弱ラベル学習」などの新しいアプローチについても明快に解説した。わかりやす…

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バッドデータハンドブック ―データにまつわる問題への19の処方箋

Q. Ethan McCallum | オライリージャパン | 2013-09-26

データの中に隠れた問題を見つけ出す。問題のあるデータの様々なパターンを紹介し、その対処法を解説。 はじめに:バッドデータとは何か? 気のせいかな。このデータ、何かおかしくないか? 機械ではなく人間が使うことを意図したデータ プレーンテキストに潜むバッドデータ Webにあるデー…

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Pythonではじめるデータラングリング ―データの入手、準備、分析、プレゼンテーション

Jacqueline Kazil, Katharine Jarmul | オライリージャパン | 2017-04-26

データを自在に操るためのスキルを身につけるようになろうというコンセプトのもと、TIPSとサンプルを豊富に掲載。 Pythonでデータを扱うための実用的な知識とテクニックを網羅! タイトルのラングリング(wrangling)とは牛を集めるという意味です。牛を集めてうまく操るカウ…

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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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データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus)

比戸 将平, 馬場 雪乃, 里 洋平, 戸嶋 龍哉, 得居 誠也, 福島 真太朗, 加藤 公一, 関 喜史, 阿部 厳, 熊崎 宏樹 | 技術評論社 | 2015-09-10

第1部 しくみと概要を学ぼう!(概要、歴史、なぜ注目されるのか?-機械学習を使いたい人のための入門講座 機械学習手法の中身を知る-機械学習の基礎知識 データの特性を理解する-ビジネスに導入する機械学習 複雑な識別問題への処方箋-深層学習最前線) 第2部 手を動かして学ぼう!(R…

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数学ガールの秘密ノート/微分を追いかけて

結城 浩 | SBクリエイティブ | 2015-04-18

「微分って、こんなにやさしかったの?」 中高生レベルのやさしい数学を楽しい会話で学ぶ「数学ガールの秘密ノート」シリーズ第五弾。本書のテーマは、数学に悩む多くの人がつまずきがちな「微分」です。「変化をとらえる」という微分の考え方を、たくさんの実例を通してやさしく解説しています。…

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Machine Learning実践の極意 機械学習システム構築の勘所をつかむ! (impress top gear)

Henrik Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf | インプレス | 2017-11-17

機械学習の利点/課題、乱雑なデータの処理、Python系モデル構築、モデル評価/最適化、特徴エンジニアリングのテクニック、予測速度の改善、大容量データへの対応など。有効なデータとより良いモデルを作成! 1 機械学習ワークフローの基礎(機械学習とは何か-長所と課題、データ収集か…

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詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~

巣籠 悠輔 | マイナビ出版 | 2017-05-30

本書はディープラーニング、ニューラルネットワークについての予備知識がなくても学習を進められるようゼロから丁寧に、理論とその実装について解説します。 実装にはPythonのディープラーニング向けのライブラリ、TensorFlow (1.0) およびKeras (2.0) を用い…

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Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門

キャメロン デビッドソン=ピロン | 森北出版 | 2017-04-06

第1章 ベイズ推論の考え方 第2章 PyMCについてもう少し 第3章 MCMCのなかをのぞいてみよう 第4章 偉大な定理,登場 第5章 損失はおいくら? 第6章 事前分布をハッキリさせよう 第7章 ベイズA/Bテスト ◆Pythonモジュール「PyMC2」初の解説書 「PyM…

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情報検索と言語処理 (言語と計算)

徳永 健伸 | 東京大学出版会 | 1999-11-01

ネットワーク社会の必須技術。文書を特徴づける語や句の自動的発見、単語やテキストの類似度計算から、構造的な言語処理との融合の可能性までを探る。この刺激的な分野への、最初の系統的入門書。 第1章 情報検索とは 第2章 情報検索の基礎 第3章 情報検索システムの性能評価 第4章 言…

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確率的最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

鈴木 大慈 | 講談社 | 2015-08-08

機械学習や最適化数学の基本から最新の実用的話題までを、式や証明は極力略さず、丁寧に解説した。大規模計算実行までの本当の早道。 教師あり学習や凸解析の復習から、大量データ解析に有用な並列分散確率最適化まで丁寧に解説する。基本技法も新しいトピックも、きちんと理解できる1冊。式の成…

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機械学習のための確率と統計 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

杉山 将 | 講談社 | 2015-04-08

機械学習分野に参入したい技術者・大学生向け。また、コンパクトなので、初学者の教科書としても、もちろん最適! 機械学習分野に参入したい技術者・大学生を対象とし、機械学習技術の理解に必要なトピックに厳選した。イメージが掴めるように、図を多く掲載したから、わかりやすい。コンパクトな…

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オンライン機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

海野 裕也, 岡野原 大輔, 得居 誠也, 徳永 拓之 | 講談社 | 2015-04-08

誰でもすぐに実践できる即戦力の入門書!基礎から理論、実装、応用、最新手法までをすべて網羅。この1冊で、面白いほどよくわかる! 誰でもすぐにオンライン機械学習を実践できる即戦力の入門書!オンライン機械学習の基礎から理論、実装、応用、最新手法までをすべて網羅し、明快に解説した。こ…

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Raspberry Pi 2とWindows 10ではじめるIoTプログラミング

宇田 周平, 林 宜憲 | マイナビ出版 | 2015-11-27

Windows 10 IoT Core開発環境のセットアップを行い、Raspberry Pi 2活用の基礎から解説。温度/湿度/気圧を計測できるセンサー、WebカメラとPIRセンサーを組み合わせた防犯カメラ等のガジェットを作成します。またIoTゲートウェイでインターネットに接続…

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統計的学習理論 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

金森 敬文 | 講談社 | 2015-08-08

学習手法を使いこなすには、確率・統計に根ざした基礎が不可欠。カーネル法、SVM、ブースティングなど、重要概念を丁寧に記述した 丁寧な説明が感動的! しっかり、よくわかる!どのような学習アルゴリズムが効率的かを見極めるには、確率論・統計学に根ざした基礎が不可欠。カーネル法、SV…

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イラストで学ぶ 音声認識 (KS情報科学専門書)

荒木 雅弘 | 講談社 | 2015-01-24

買わずにはいられない!!一目でわかる的確なイラストで、初学者が知っておくべきことを平易に解説し、WFSTについても詳述した。 ・読者の信頼が厚い荒木雅弘先生の渾身の労作! ・『イラストで学ぶ機械学習』『イラストで学ぶ人工知能概論』に続くシリーズ第5弾! スマートフォンで爆…

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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 | インプレス | 2016-06-30

機械学習とは、データから学習した結果をもとに、新たなデータに対して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、そうした方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Pythonプログラミングによる実装法を説明していきます。初期の機械学…

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