R による機械学習［第 3 版］(アールニヨルキカイガクシュウダイサンハン)

絶え間なく更新されるベストプラクティスが
「ベスト」であり続けるための基礎技術のすべて

【本書の内容】
本書は
Brett Lantz, "Machine Learning with R - Third Edition",
Packt Publishing, 2019
の邦訳版です。

本書は「機械学習」で語られることの多い手法 (最近傍法や回帰法、ナイーブベイズ
や決定木を使った分類法) を網羅し、それぞれの意味や成立条件を解説します。
といっても、ゴリゴリの数式だけを使うわけではなく、既存のデータを使用し、
それら手法によって解析した結果、どのようなグラフが表示されるか、を
手取り足取りで解説してくれます。
ですから、機械学習を構成するさまざまな手法を、実際に使えるレベルで理解できる
ようになります。
そのため、自身が関わるプロジェクトにおいて、どの手法がベストプラクティスと
なるのか、無意味な分析・解析を避ける勘所がわかるようになるでしょう。
「機械学習」を学んだものの「もやもや」に付きまとわれているエンジニアに
よく効く一冊です。

【本書のポイント】

・「機械学習」と呼ばれる手法を網羅

・手法を構成する手続きやその前準備を微細に解説

・各手法のメリットとデメリットも紹介

・実際に手を動かすことで各種手法を正しく利用できるようになる

【読者が得られること】

・機械学習とその派生手法のモデルを頭の中に構築できる

・機械学習を成立させるさまざまな手法に精通できる

・プロジェクトで真に必要な手法がわかる

・ (ついでに) R 言語 (4.x 系) も習得できる

【著者について】
・ Brett Lantz (ブレット・ランツ)
社会学者として教育を受けた著者は、人間の行動を理解するために 10 年以上に
わたってイノベーティブなデータ手法を活用してきた。
DataCamp の講師であり、世界中の機械学習カンファレンスやワークショップで
たびたび講演を行っている。