Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 Andreas C. Muller, Sarah Guido ISBN4873117984 オライリージャパン

Pythonの機械学習ライブラリ scikit-learn を使って、さまざまな機械学習アルゴリズムの使い方を学ぶ。 特徴的なのは、アルゴリズムの詳細には立ち入らず、使い方に重点を置いていること。 とはいっても、ライブラリの使い方だけ説明しているということではなく、 どういうケースにどのアルゴリズムが適しているかを、実例を交えて詳細に論じている。

モデルの複雑さと過剰適合の関係など、機械学習において基本的な概念もわかりやすく 説明している。 特徴量の作り方や、パラメータ調整の実際に関しても詳しく述べられている。 特に、特殊な扱いが必要なテキスト処理の基礎も示されている。日本語に適用するには、形態素解析 など一手間かかるが、これ一冊でゆるい卒論ぐらいまではカバーできそう。 scikit-learnも国内ではまだあまり流行っている感じではないが、すごく良くできているので、 今後普及するのではないだろうか。

縁あって、翻訳させていただいた。Pythonで機械学習という本はたくさんあるけど、 その中でもなかなかの良書かと。よろしければぜひ。

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

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