発売日 2018年09月21日(金)

機械学習のエッセンス
実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム

著者名:加藤公一(著者)

¥2,800(税別)

ISBN:
978-4-7973-9396-5
サイズ:
B5変
ページ数:
384
付録・付属:
-

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著者・加藤公一

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  • 正誤表「初版(2018年10月26日更新)」にも誤植があります

    3.0
    Amazon カスタマー

    他の方のレビューにもある通り、出版社HP上の正誤表を見ると、13ページにもわたる誤植があります。それだけならともかく、この正誤表の中にも、誤植があります。(私が気付いた実例)・正誤表2ページ  P.92 上から 3 番目の数式 「b_l2」ではなく、「b_n2」・正誤表12ページ  P.331 一番下の数式 「P.331 一番下の数式」ではなく、「p.311 一番下の数式」本のコンセプトとしては、とても良いと感じます。私自身機械学習の初心者のため、数学の基礎、Python、定番のアルゴリズムをこの1冊で身に着けることができるこの本には助けられております。ただ初版は上記のように誤植が多いため、私のような初心者は読んでいて「本当にこれで合っているのか?」と不安になる点も多い書籍ではあります。  ※不安になるため、他の書籍やWEBから情報を得ようとして、   知識として身につく点はある意味良い点といえるかもしれません…笑誤植が多くても、機械学習の初心者(特に数学を復習したい人、Pythonの基礎を勉強したい人)の勉強にはなるため、初版を買っても大損はしないと考えます。  ※そのため、★1ではなく★3としています。誤植が気になる場合は、誤植が訂正されるはずの第二版を待つことをお勧めします。

  • 4.0
    さいとお@宇都宮

    唯一神scikit-learn信者の人は帰った帰った。いわゆる「ガチ勢」になるための第一歩です。以下のような状況で最初の一手が分からない人はぜひ。・関数に食わせて終了でなく、機械学習の数学的な仕掛け(アルゴリズム)を理解し、チューニングや進化させたい人・コンピュータにつきものの近似計算やローカル極値のドツボから抜けたい人・偏微分とか勾配とか学生の時聞いたけど忘れた。でも機械学習のお仕事上理解しなきゃいけないんだけどな人これで機械学習アルゴリズムでやってることの個別要素は理解できるかと考えます。組み合わせる方法論が無限にあるので今の界隈は変化が激しいですが、個別要素がわかると「どの組み合わせがいいか」もわかるのがいいところです。……誤字とか誤植とかのレビューが目立ちますが、個人的には「それが分かるレベルまで理解が進めば十分じゃね」です。悩んだ挙句に誤字だった俺の数十分返せ、という経験は私も本書に限らずありましたが「人間のやることだもの俺の理解が正しいはず」を元に実務で回せるほうがよいと考えます。100%信頼区間を求める人は少なくとも統計的思考をするべきではありません。

  • 数学的な説明は不足気味

    3.0
    R

    数学的な箇所において、本書だけで理解を進めていける完結型を目指した本とありましたが、その点においては期待通りではなかったです。数式の展開の行間が大きかったり、説明がざっくりしていている点が多く、本書を読む時間よりも他の文献を探す・調べる時間のほうが大きかったです。一方で、載っているコードは簡潔で理解しやすく、具体的なイメージとともに理解を深められるという点は期待通りでした。コードに対する説明も、事前に数式やアルゴリズムを理解していれば特に問題なく十分でした。上記の通り、購入のおすすめ度合いはどの点にニーズがあるのかによります見極めて購入を検討されたほうが良いでしょう。

すべての39レビューを表示

  • ほしの

    jupyter lab でコード書きながら読んだ。pythonを何で書くか悩む。 続きを読む

  • sumiyaki

    とても良い本。内容は機械学習の基礎に限定的で、深層学習は全く出てこないが、Pythonのコードと合わせて、じっくり勉強すれば力がつきそうな気がする。それぞれの項目についてインターネットで検索すれば、いくらでも情報は出てくるが、それを取捨選択するのが意外に難しい。例えば、数学的に詳しすぎたり、レベルがバラバラだったりして、全体としてまとめて勉強するには、この本のほうが相性がよいかもしれない。一時的に紙の書籍で一部を読んだだけなので、パソコンに入力・実行することも考えて、電子書籍の購入を検討するか。 続きを読む

  • YSK

    この分野の理解を進めるうえでよくまとまっている感じ、ちゃんとpythonをいじりながら読みましょう。 続きを読む

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