しんたろう)Tweet本記事では、書籍『Python機械学習プログラミング』を読むために必要な知識、読み方等について説明します。機械学習をPythonで実装できる!本書の読み方のプラン以上で説明した本書の構成や章ごとの難易度をもとに、本書の読み方についてここでは2つのプランを提示します。速習コース:最初は関数やクラスを定義してアルゴリズムを記述したり、数式を丁寧に追ったりすることよりも、ライブラリの使用方法を覚え、一通り機械学習を使いこなすことを優先します。Pythonのクラスや数学の知識があまりない場合は、このプランに従って本書を読み進めるとよいと思います。特訓コース:関数やクラスを用いたアルゴリズムの記述、数式に抵抗感がない場合はこのプランに従って読み進めるとよいと思います。以下ではそれぞれのプランについて説明します。速習コースこのプランでは、図2に示す順に読み進めていきます。図2:速習コースのフローここでは、まずはscikit-learnを用いて教師あり学習の分類モデル、その構築、検証方法について一通り学習していきます。3章から7章で、Pythonのクラスや微積分、線形代数の基礎知識が要求される以下の箇所は、初読の際は飛ばしてもよいかもしれません。◆数学にあまりなじみがない場合3章の数式による説明5章の数式による説明まず3章でscikit-learnを用いて分類の主要なアルゴリズムの概要を理解し、続いて4章でデータの前処理、5章で次元削減、6章でハイパーパラメータのチューニング、モデルの検証等の機械学習のパイプラインについて学習していきます。7章のアンサンブル学習では3.6節で学習する決定木の知識が必要になります。その後、12章、13章のニューラルネットワーク(多層パーセプトロン)に移行します。これらの章は、最近流行している深層学習(ディープラーニング)を他書で本格的に学ぶための導入的な役割を果たしています。12章を読むにはクラスなどのPythonの基礎知識、数学(微積分、線形代数)を避けては通れません。そのため、先に挙げた参考文献で補強しながら12章の基礎となっている2章を読み、12章に挑むのがよいと思います。特訓コースこのプランでは、図3に示す順番で読み進めていきます。図3:特訓コースのフローこのプランでは、まずは分類について一通り学習していきます。プラン1の速習コースでは2章を飛ばしましたが、ここでは2章から学んでいきます。分類をひととおり学んだ後は、回帰、クラスタリング、機械学習の応用を興味に合わせて読み進めるとよいでしょう。本書は、実際にコードを実行して結果を確かめながら読み進めていくタイプの書籍です。使用する主要なライブラリを一括で揃えた環境を構築するためには、1.9.1項「Pythonパッケージのインストール」で説明されているようにAnacondaを使用するとよいでしょう。Windowsを使用している場合は、以下のページからインストーラをダウンロードしインストールします。3系の使用を想定しているので、特に理由がなければ3系を選択するとよいでしょう。OSやLinuxを使用している場合はpyenvを経由してAnacondaをインストールするとよいでしょう。以下のQiitaの記事に情報がまとまっています。2016http://qiita.com/y__sama/items/5b62d31cb7e6ed50f02cまた、著者はGitHubでソースコードや数式の補足等の資料を提供していますので、必要に応じて使用しましょう。Notebookを使用することにより実行できます。Notebookを使用すると、ブラウザ上でソースコードを記述、実行し結果を確認する試行錯誤の過程を記録することができます。ドキュメント、数式、画像なども含めることができます。Notebookも提供しているのでインストールの作業は不要です。Notebookについては、本書の付録Aに、上記のソースコードを読み込む方法も含めて基本的な使用方法を説明しました。Notebook上でソースコードを打ち込みながら確認を行いました。最後に、本書を読了した後の参考文献をいくつか挙げます。機械学習システム』(オライリー・ジャパン、2014年):scikit-learnを用いた豊富な実践例が紹介されており、本書で機械学習の基礎を身につけた後に読むのに適しています。2015年):本書でもscikit-learnのクラス、関数を使うのではなく、自力でクラスや関数を実装しているケースがいくつかあります。この書籍では、scikit-learnなどを使用せずに、自力で機械学習のアルゴリズムを実装しています。使用されているソースコードがGitHubで公開されているので、参照するのもよいでしょう(https://github.com/joelgrus/data-science-from-scratch)。(自然言語処理シリーズ)』(コロナ社、2010年):「言語処理のための」と書名にはありますが、数学の基礎知識から始まり、数式を交えて機械学習の基礎を学ぶのに適しています。上』(丸善出版、2012年):機械学習の理論面を勉強する場合に是非読みたい一冊です。以下の3冊は、本書の12章、13章の次に深層学習の理解を深めるために読みたい書籍です。ツール、ライブラリの使用方法も交えて学習したい場合は最後の「イラストで学ぶディープラーニング」を読むとよいでしょう。--機械学習とは、データから学習した結果をもとに、新たなデータに対して判定や予測を行うこと。本書では、機械学習の各理論を端的に解説、Pythonプログラミングによる実装を説明。Learning』の翻訳書です)。この著者の記事一覧1981年生まれ。株式会社トヨタIT開発センターのリサーチャー。ブック・インサイド『Python機械学習プログラミング』―単純な例でADALINEのイメージをつかむ2016/9/16今回も前回に引き続き、書籍『Python機械学習プログラミング』の2章の内容についてより分かりやすく理解するためのヒントを解説していきます。今回は、ADALINEのイメージがつかめるように、ADALINEのシンプルな例を取り上げます。ブック・インサイド『Python機械学習プログラミング』―パーセプトロンを読み解く2016/8/8前回は、書籍『Python機械学習プログラミング』を読むために必要な知識、読み方等について説明しました。今回は、2章の内容についてより分かりやすく理解するためのヒントを解説していきます。ブック・インサイド―『Python機械学習プログラミング』学び方ガイド2016/6/30本記事では、書籍『Python機械学習プログラミング』を読むために必要な知識、読み方等について説明します。ITでは、より付加価値の高いコンテンツを会員サービスとして提供しています。ITのWebサイトにログインすることでさまざまな限定特典を入手できるようになります。VeloCloudが選ばれる理由SD-WANとはなにか。Linuxエンジニア育成への思いF5とNGINXの組み合わせで、サービス公開をよりセキュアに。ITがお届けするポッドキャストです。IT(シンクイット)エラーサイトに予期せぬエラーが起こりました。たってから再度お試しください。