Pythonコーディングの実際を網羅的に解説。初期のアルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応しました。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。【注意】本書のEPUB版は固定レイアウト型になっております。文字の大きさの変更や検索、引用などはお使いいただけません。画面の大きい端末でご利用ください。概要サンプルリンク用タグ関連サイト本書の関連ページが用意されています。ベストセラーの第2版!著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学べる機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を網羅的に解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。Edition』の翻訳書です。◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。機械学習の実践的なサンプルコードを調べて試してみるのは、この分野に飛び込むのにうってつけの方法である。幅広い概念が明確になるからだ。本書では、Python言語と機械学習ライブラリを使って機械学習の実装を体験してみるほか、アルゴリズムの背後にある数学的な概念を紹介する。それらの概念は、機械学習をうまく利用するために欠かせないものである。したがって、本書は単なる実用書ではない。本書では、機械学習の概念を必要に応じて詳しく説明する。データサイエンスに興味のあるIT技術者/研究者/学生。◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。Raschka計算生物学の学術研究プロジェクトで新しいコンピュータ手法の開発に取り組む。Vidhya」では、GitHub上で影響力のあるデータサイエンティストの第1位にランクイン。オープンソースの機械学習ライブラリの開発にも参加。データサイエンティストの世界的なコミュニティKaggleが開催する機械学習コンテストでは優秀な結果を出している。Mirjaliliミシガン大学コンピュータサイエンス工学科に在籍。さまざまなコンピュータビジョンプロジェクトで機械学習の応用研究に携わる。分子構造の大規模計算シミュレーションの手法を開発したことで博士号を取得。Pythonコーディングで驚異的な経験を積み、同大学でPythonプログラミングを教える。株式会社クイープ1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。Pythonベースの活用レシピ60+』などがある(いずれもインプレス発行)。www.quipu.co.jp福島真太朗1981年生まれ。株式会社トヨタIT開発センターのシニアリサーチャー。