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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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