フリーソフトではじめる機械学習入門　Ｐｙｔｈｏｎ／Ｗｅｋａで実践する理論とアルゴリズム「第２版」

「理論」「実践」の両面から学べる、機械学習入門書の決定版！

◆機械学習の理論をわかりやすく解説
数式をしっかり扱いつつも、平易なことばで直感的な理解ができるよう工夫されています。
また、分析したいデータの種類によってアルゴリズムを分類・整理して解説することで、現実で問題に直面した際に適用できるアルゴリズムが何なのかが理解でき、必要な部分から学んでいけるよう構成されています。

◆幅広い手法を網羅
「機械学習とは何か」という初歩の初歩から、識別・モデル推定といった基本的な考えかた、ニューラルネットワーク・サポートベクトルマシンといった応用手法、そして深層学習・強化学習といった発展的なトピックまで、様々なアルゴリズムがとりあげられています。

◆Ｐｙｔｈｏｎ／Ｗｅｋａでアルゴリズムを実装
アルゴリズムの解説だけでなく、Ｐｙｔｈｏｎ／Ｗｅｋａによる実装例も多数掲載されています。理論を学んだあとに、解析例をもとにデータの読み込みから結果の可視化まで１ステップずつ実装していくことで、表面的な理解にとどまらない、「現場で役立つ」知識が身につきます。

第２版では、Ｐｙｔｈｏｎによる実装例が多数追加されたほか、勾配ブースティング・リカレントニューラルネットワーク・深層強化学習などの近年話題のトピック追加をはじめとして、全面的に最新の解説にアップデートされています。

目次

第１章　はじめに
第２章　機械学習の基本的な手順
第３章　識別　―概念学習―
第４章　識別　―統計的手法―
第５章　識別　―生成モデルと識別モデル―
第６章　回帰
第７章　サポートベクトルマシン
第８章　ニューラルネットワーク
第９章　深層学習
第１０章　アンサンブル学習
第１１章　モデル推定
第１２章　パターンマイニング
第１３章　系列データの識別
第１４章　半教師あり学習
第１５章　強化学習

付録Ａ　演習問題解答
付録Ｂ　Ｗｅｋａ
付録Ｃ　Ｐｙｔｈｏｎ

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