R による機械学習［第 3 版］

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。