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

Sebastian Raschka, 株式会社クイープ, 福島 真太朗 / impress top gearシリーズ
(4件のレビュー)

総合評価:

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ブクログレビュー

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  • syosekikanri

    syosekikanri

    kindle価格:2160円/獲得ポイント:0pt/実質価格:2160円

    安くなってるが今の俺には速そう。
    しかも内容が古くなってる部分もあるそうだ。
    後回しでいい。もっと安くなったり、もっといい本が出たりする。続きを読む

    投稿日:2019.05.21

  • Mitsunori Nakamoto

    Mitsunori Nakamoto

    いろいろなアプローチが掲載されており、事あるごとに振り返ると良さそうな良書です。原理面の説明もなるべく平易にしてくれようとしており、比較的理解しやすかったと思います。

    投稿日:2019.03.05

  • hiroshirakawa

    hiroshirakawa

    これ1冊マスターすればそれなりに戦えるPython技術者になれます(きっと)。機械学習の基礎(パーセプトロンとか)とPythonの基本文法を覚えた後に読むのがよさそうです。
    続きはこちら↓
    https://flying-bookjunkie.blogspot.com/2018/12/python.html
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    https://amzn.to/2QNtGTA
    続きを読む

    投稿日:2018.12.11

  • gunmake

    gunmake

    第1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える
     機械学習の全般的な説明、教師あり学習の分類・教師あり学習の回帰・教師なし学習・クラスタリング・ニューラルネットワークについて説明がある。
     強化学習についての説明はない。
    第2章 分類問題
     irisデータセットで分類問題を解いていく。
     パーセプトロンモデルの活性化関数は単位ステップ関数(ヘビサイド関数)、学習規則は教師データと出力値との誤差を重みに更新する。
     目的関数に誤差平方和を使用し、勾配降下法で解を求める方法が実装されている
    第3章 分類問題 scikit-learnの活用
     scikit-learnでのdatasetsの紹介
     パーセプトロンをscikit-learnで実装している。データの標準化の手法も説明している。
     ロジスティック回帰による分類問題の解、今までの分類は分類できた、できなかったの出力であったがどの程度分類できたか確率で表現できるのが新しい。
     線形分離可能問題にしか適用できないのは今までと同じ。
     サポートベクトルマシンによる分類
     非線形分類問題にも対応可能な手法(カーネルトリック)
     決定木学習 フローチャートを自動的に作ってくれる学習方法?
     複数の決定木を組み合せたランダムフォレストは過学習に強い。
     k近傍法(KNN)教師なし学習のk-meansに似ている。
    第4章 データ前処理
     pandasをつかった欠損値対応が紹介されている。
     カテゴリーデータをscikit-learn内で使用するため返還する方法としてmap関数の使用、scikit-learn内のLabelEncoderクラスの使用を推奨している。
     名義特徴量のone-hotエンコーダ
     訓練データ、テストデータの分割に使用するtrain_test_split関数の紹介
     スケーリングの方法として標準化と正規化の特徴
     過学習への対応としてL1,L2正規化の解説
    第5章 次元削減でデータを圧縮する
     主成分分析による次元削減、線形判別分析による次元削減
    第6章 モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
     モデルによって分類問題を解いていくがどのモデルが良いのか評価する手法を解説する
     ホールドアウト法:一番簡単で基本
     k分割交差検証:データセットをk個に分割して与える
     学習曲線(訓練データを使用したときの精度)と検証曲線(テストデータを使用したときの精度)
     グリッドサーチによるもっともいハイパーパラメータ決め方
    第7章 アンサンブル学習
     複数の学習器(分類器)を組み合わせて最も良い結果を出すランダムフォレストに考え方が似ている。
    第8章 機械学習の適用 感情分析
     映画レビューをで学習して文書からネガテブな文書なのかポジテブな文書なのかを分類を学習する
    第9章 機械学習の適用2 Webアプリケーション
     前の映画レビュー分類器をWebアプリとして実装する
    第10章 回帰分析
     線形回帰
     ロバスト回帰
     多項式回帰
     ランダムフォレスト回帰
    第11章 クラスタ分析
     k-means法
     階層木
    第12章 ニューラルネットワーク
     手書きの数字を分類(MNISTデータセット)
     畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
     リカレントニューラルネットワーク(RNN)
    第13章 ニューラルネットワーク Theanoライブラリによりトレーニング
     Kerasを使ったトレーニングの実装
    続きを読む

    投稿日:2018.03.22

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