或阿呆のブログ

Pythonを好んで使っているプログラマです。Ruby,Perl,PowerShell,VBAなどでもたまに書いています。おバカなことが大好きです。

新刊紹介 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

これ、楽しみです。
最近、Pythonの関連書籍がたくさん出版されて、Pythonistaとしては嬉しい限りです。
特に、機械学習の分野では、Pythonのシェアが大きい気がします。

以下、目次を引用します。

分類/回帰問題から深層学習までを解説。
機械学習の考え方とPython実装法がわかる! 

◎絶妙なバランスで「理論と実践」を展開
◎Pythonライブラリを自在に使いこなす
◎数式・図・Pythonコードから理解する

本書では、各種の機械学習がどのような考え方で実現されるのか、
どのようなPythonプログラムで実践できるのかを解説していきます。

初期の機械学習アルゴリズムから説明を進めていき、
最後の2章ではディープラーニングについても解説します。

米国Amazon.comでベストセラー! 
「Data Modeling & Design」「Neural Networks」の
カテゴリーで首位(2016/4/1)

※ 本書は『Python Machine Learning』の翻訳書です。

第1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える
第2章 分類問題 -- 機械学習アルゴリズムトレーニング
第3章 分類問題 -- 機械学習ライブラリScikit-learnの活用
第4章 データ前処理 -- より良いトレーニングセットの構築
第5章 次元削減でデータを圧縮する
第6章 モデル評価とハイパーパラメータ調整のベストプラクティス
第7章 アンサンブル学習 -- 異なるモデルの組み合わせ
第8章 機械学習の適用1 -- 感情分析
第9章 機械学習の適用2 -- Webアプリケーション
第10章 回帰分析 -- 連続値の目的変数の予測
第11章 クラスタリング分析 -- ラベルなしデータの操作
第12章 ニューラルネットワーク -- 画像認識トレーニング
第13章 ニューラルネットワーク -- 数値計算ライブラリTheanoによるトレーニング並列化