フリーソフトではじめる機械学習入門 (第 2 版)(フリーソフトデハジメルキカイガクシュウニュウモンダイニハン)

「理論」「実践」の両面から学べる、機械学習入門書の決定版!

◆機械学習の理論をわかりやすく解説
数式をしっかり扱いつつも、平易なことばで直感的な理解ができるよう工夫されています。
また、分析したいデータの種類によってアルゴリズムを分類・整理して解説することで、現実で問題に直面した際に適用できるアルゴリズムが何なのかが理解でき、必要な部分から学んでいけるよう構成されています。

◆幅広い手法を網羅
「機械学習とは何か」という初歩の初歩から、識別・モデル推定といった基本的な考えかた、ニューラルネットワーク・サポートベクトルマシンといった応用手法、そして深層学習・強化学習といった発展的なトピックまで、様々なアルゴリズムがとりあげられています。

◆ Python/Weka でアルゴリズムを実装
アルゴリズムの解説だけでなく、 Python/Weka による実装例も多数掲載されています。理論を学んだあとに、解析例をもとにデータの読み込みから結果の可視化まで 1 ステップずつ実装していくことで、表面的な理解にとどまらない、「現場で役立つ」知識が身につきます。

第 2 版では、 Python による実装例が多数追加されたほか、勾配ブースティング・リカレントニューラルネットワーク・深層強化学習などの近年話題のトピック追加をはじめとして、全面的に最新の解説にアップデートされています。
第 1 章 はじめに
第 2 章 機械学習の基本的な手順
第 3 章 識別 -概念学習ー
第 4 章 識別 -統計的手法ー
第 5 章 識別 -生成モデルと識別モデルー
第 6 章 回帰
第 7 章 サポートベクトルマシン
第 8 章 ニューラルネットワーク
第 9 章 深層学習
第 10 章 アンサンブル学習
第 11 章 モデル推定
第 12 章 パターンマイニング
第 13 章 系列データの識別
第 14 章 半教師あり学習
第 15 章 強化学習

付録 A 演習問題解答
付録 B Weka
付録 C Python