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インプレス[コンピュータ・IT]ムック スッキリわかるPythonによる機械学習入門

インプレス / 2020年10月16日 / 全663ページ

機械学習の世界は、学ぶべき分野が多岐に及びます。本書は、広大な学習範囲に対して、真正面から取り組み、しかしスムーズかつスッキリと学びきることができる入門書です。データ分析の「全体の流れ」を繰り返し追いかけることで、機械学習の全体像と本質が自然に染み込む仕掛けとなっています。しかも単に繰り返すのではなく、段階的に高度な内容に挑戦し、最終的には応用術も身に付けられます。シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も収録! 本書で機械学習の楽しさ、奥深さをじっくり学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。

目次

  • 注意書き
  • まえがき
  • 本書の見方
  • ●第0章 Python基本文法の復習
  • 0.1 ようこそ機械学習の世界へ
  • 0.2 Python基本文法の習熟度を確認する練習問題
  • 0.3 確認用練習問題の解答
  • ■■第I部 ようこそ機械学習の世界へ
  • ●第1章 AIと機械学習
  • 1.1 人工知能(AI)とは
  • 1.2 機械学習とは
  • 1.3 第1章のまとめ
  • 1.4 練習問題
  • 1.5 練習問題の解答
  • ●第2章 機械学習に必要な基礎統計学
  • 2.1 データの種類
  • 2.2 基本統計量
  • 2.3 統計学でよく使われるグラフ
  • 2.4 第2章のまとめ
  • 2.5 練習問題
  • 注意書き
  • まえがき
  • 本書の見方
  • ●第0章 Python基本文法の復習
  • 0.1 ようこそ機械学習の世界へ
  • 0.2 Python基本文法の習熟度を確認する練習問題
  • 0.3 確認用練習問題の解答
  • ■■第I部 ようこそ機械学習の世界へ
  • ●第1章 AIと機械学習
  • 1.1 人工知能(AI)とは
  • 1.2 機械学習とは
  • 1.3 第1章のまとめ
  • 1.4 練習問題
  • 1.5 練習問題の解答
  • ●第2章 機械学習に必要な基礎統計学
  • 2.1 データの種類
  • 2.2 基本統計量
  • 2.3 統計学でよく使われるグラフ
  • 2.4 第2章のまとめ
  • 2.5 練習問題
  • 2.6 練習問題の解答
  • ●第3章 機械学習によるデータ分析の流れ
  • 3.1 目的の明確化
  • 3.2 データの収集と前処理
  • 3.3 モデルの選択と学習
  • 3.4 モデルの評価
  • 3.5 第3章のまとめ
  • 3.6 練習問題
  • 3.7 練習問題の解答
  • ●第4章 機械学習の体験
  • 4.1 きのこ派とたけのこ派に分類する
  • 4.2 pandas超入門
  • 4.3 データの前処理
  • 4.4 モデルの準備と機械学習の実行
  • 4.5 モデルの評価
  • 4.6 モデルの保存
  • 4.7 第4章のまとめ
  • 4.8 練習問題
  • 4.9 練習問題の解答
  • ■■第II部 教師あり学習の理解を深めよう
  • 第II部で新たに学ぶトピック一覧
  • ●第5章 分類1:アヤメの判別
  • 5.1 アヤメの花を分類する
  • 5.2 データの前処理
  • 5.3 モデルの作成と学習
  • 5.4 モデルの評価
  • 5.5 決定木の図の作成
  • 5.6 第5章のまとめ
  • 5.7 練習問題
  • 5.8 練習問題の解答
  • ●第6章 回帰1:映画の興行収入の予測
  • 6.1 映画の興行収入を予測する
  • 6.2 データの前処理
  • 6.3 モデルの作成と学習
  • 6.4 モデルの評価
  • 6.5 回帰式による影響度の分析
  • 6.6 第6章のまとめ
  • 6.7 練習問題
  • 6.8 練習問題の解答
  • ●第7章 分類2:客船沈没事故での生存予測
  • 7.1 客船沈没事故から生き残れるかを予測
  • 7.2 データの前処理
  • 7.3 モデルの作成と学習
  • 7.4 モデルの評価
  • 7.5 決定木における特徴量の考察
  • 7.6 第7章のまとめ
  • 7.7 練習問題
  • 7.8 練習問題の解答
  • ●第8章 回帰2:住宅の平均価格の予測
  • 8.1 住宅平均価格を予測する
  • 8.2 データの前処理
  • 8.3 モデルの作成と学習
  • 8.4 モデルの評価とチューニング
  • 8.5 第8章のまとめ
  • 8.6 練習問題
  • 8.7 練習問題の解答
  • ●第9章 教師あり学習の総合演習
  • 9.1 第Ⅱ部で学習した内容のまとめ
  • 9.2 練習問題:金融機関のキャンペーン分析
  • ■■第III部 中級者への最初の1歩を踏み出そう
  • ●第10章 より実践的な前処理
  • 10.1 さまざまなデータの読み込み
  • 10.2 より高度な欠損値の処理
  • 10.3 より高度な外れ値の処理
  • 10.4 第10章のまとめ
  • 10.5 練習問題
  • 10.6 練習問題の解答
  • ●第11章 さまざまな教師あり学習:回帰
  • 11.1 リッジ回帰
  • 11.2 ラッソ回帰
  • 11.3 回帰木
  • 11.4 第11章のまとめ
  • 11.5 練習問題
  • 11.6 練習問題の解答
  • ●第12章 さまざまな教師あり学習:分類
  • 12.1 ロジスティック回帰
  • 12.2 ランダムフォレスト
  • 12.3 アダブースト
  • 12.4 第12章のまとめ
  • 12.5 練習問題
  • 12.6 練習問題の解答
  • ●第13章 さまざまな予測性能評価
  • 13.1 回帰の予測性能評価
  • 13.2 分類の予測性能評価
  • 13.3 K分割交差検証
  • 13.4 第13章のまとめ
  • 13.5 練習問題
  • 13.6 練習問題の解答
  • ●第14章 教師なし学習1:次元の削減
  • 14.1 次元削減の概要
  • 14.2 データの前処理
  • 14.3 主成分分析の実施
  • 14.4 結果の評価
  • 14.5 第14章のまとめ
  • 14.6 練習問題
  • 14.7 練習問題の解答
  • ●第15章 教師なし学習2:クラスタリング
  • 15.1 クラスタリングの概要
  • 15.2 データの前処理
  • 15.3 クラスタリングの実行
  • 15.4 結果の評価
  • 15.5 第15章のまとめ
  • 15.6 練習問題
  • 15.7 練習問題の解答
  • ●第16章 まだまだ広がる機械学習の世界
  • 16.1 さまざまな機械学習
  • ●付録A sukkiri.jpについて
  • A.1 sukkiri.jpについて
  • ●付録B エラー解決・虎の巻
  • B.1 エラーとの上手な付き合い方
  • B.2 トラブルシューティング
  • ●付録C Pandas虎の巻
  • C.1 シリーズの基本操作
  • C.2 データフレームの基本操作
  • C.3 データフレームの応用操作
  • C.4 データの可視化
  • ●付録D 機械学習の数学(基礎編)
  • D.1 データとデータの距離(高校数学)
  • D.2 データの総和を表すΣ(高校数学)
  • D.3 微分(高校数学の基礎レベル)
  • D.4 線形代数(大学数学の基礎レベル)
  • D.5 偏微分(大学数学の基礎レベル)
  • ●付録E 最小2乗法の数学理論に挑戦
  • E.1 重回帰分析の係数の導出(最小2乗法)
  • 索引
  • 奥付

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