ゼロからつくるＰｙｔｈｏｎ機械学習プログラミング入門

とりあえず動かせたけど、実は中身がさっぱりわからない。思ったほど良い性能が出ないけど、原因がさっぱりわからない。既存のアルゴリズムに新しい機能を追加したいけど、どこから手をつければよいのか、さっぱりわからない。こんなときに読んでほしい。

★★理論と実装のバランスがよい、「機械学習 with Python」の決定版★★

■機械学習モジュールが普及することにより、かえって学びづらくなった機械学習アルゴリズムの基本を徹底マスター！

■scikit-learnを使わない、numpyとpandasのみのコーディングで、実装力がスキルアップ！

■ブラックボックスの中身を理解し、一生モノの知識を身につけよう！

【本書のサポートページ】すぐに実践できるコードがWeb公開！
https://github.com/hhachiya/MLBook　

【機械学習スタートアップシリーズ】
https://www.kspub.co.jp/book/series/S042.html

【主な内容】
第1章 機械学習とは何か
第2章 Python入門
第3章 数学のおさらい（線形代数、最適化、確率、統計）
第4章 回帰分析（線形回帰分析、ロジスティック回帰分析）
第5章 分類（線形判別分析、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズ法、決定木）
第6章 カーネルモデル
第7章 ニューラルネットワーク
第8章 強化学習
第9章 教師なし学習（主成分分析、因子分析、クラスター分析）

目次

第１章　機械学習とは何か
第２章　Ｐｙｔｈｏｎ入門
第３章　数学のおさらい
第４章　回帰分析
第５章　分類
第６章　カーネルモデル
第７章　ニューラルネットワーク
第８章　強化学習
第９章　教師なし学習

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