Python3 年生 機械学習のしくみ 体験してわかる!会話でまなべる!

ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に 機械学習のしくみを学ぼう! 【機械学習をいちから学んでみよう!】 「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」 「機械学習ってどのようなことをするの?」 と思っている方は多いと思います。 本書はそうした方に向けて「機械学習」について いちからやさしく解説します。 【 Python3 年生について】 「 Python1 年生」「 Python2 年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。 (※「 Python3 年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています) 【読者対象】 機械学習の初心者 【本書のポイント】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、 機械学習のしくみについて、 サンプルを動かしながら、 楽しく学ぶことができます。 【著者プロフィール】 森 巧尚 (もり・よしなお) アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。 関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、 成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、 プログラミングに関する幅広い活動を行っている。 近著に『 Python1 年生』、『 Python2 年生 スクレイピングのしくみ』、『 Python2 年生 データ分析のしくみ』、 『 Java1 年生』、『動かして学ぶ! Vue.js 開発入門』 (いずれも翔泳社) 、 『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』 (マイナビ出版) などがある。 第 1 章 機械学習の準備 01 機械学習ってなんだろう? 02 分けることは、わかること 03 機械学習の準備をしよう 第 2 章 サンプルデータを見てみよう 04 scikit-learn のサンプルデータセット 05 サンプルデータセットを自動生成しよう 第 3 章 機械学習の手順を理解しよう 06 データを用意する 07 データを学習用とテスト用に分ける 08 モデルを選んで、学習する 09 モデルをテストする 10 新しい値を渡して、予測する 11 分類の状態を可視化しよう 第 4 章 機械学習のいろいろなアルゴリズム 12 回帰:線形回帰 13 分類:ロジスティック回帰 14 分類:SVM (サポートベクターマシン) 15 分類:決定木 16 分類:ランダムフォレスト 17 分類:k-NN (k 近傍法) 18 クラスタリング:k-means (k 平均法) 第 5 章 チノふたたび! 画像から数字を予測しよう 19 データを準備する 20 学習データを準備する 21 学習させる 22 予測させる 23 教師なし学習を利用して、データをイメージしよう 24 さらに先へ進もう