Python で動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第 3 版(パイソンデウゴカシテマナブ アタラシイキカイガクシュウノキョウカショ ダイサンパン)

数式をプログラムに実装して機械学習の基礎をしっかり学べる。教師あり学習・教師なし学習の考え方と実装方法を丁寧に解説。

機械学習を使ってみたい、けれど背後にある数学が怖い。そんな人に向けて「まず手を動かし、数式はあとから理解する」設計で書かれた入門書の第 3 版です。線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワークといった教師あり学習の定番手法を、 Python コードと対応する数式のセットで一つずつ追体験していきます。

特徴は数式を「眺めて終わる」のではなく、 NumPy や Matplotlib で実装しグラフとして確認する構成にしている点です。なぜ損失が減るのか、勾配がどちらを向いているのかをコードの出力で体感できるため、いわゆる「数学書」よりも挫折しにくい設計になっています。高校数学 (微分・行列の初歩) の記憶があれば読み通せる難易度で、大学レベルの線形代数を事前に学んでおく必要はありません。

一方、本書は原理の理解に重きを置いているため、 scikit-learn などのライブラリを使った実務的なワークフローはカバー範囲外です。機械学習プロジェクトを動かす実践力はここで得た原理的な地力の上に、フレームワーク寄りの別書で補完する形が合います。アルゴリズムの「なぜ」を自分の言葉で説明できるようになりたい学習者に向いた一冊です。