機械学習の「しくみ」を理解するための、はじめの一冊

本書は、機械学習を「使える」だけでなく「わかる」ようになりたい人のための入門書です。機械学習の代表的なアルゴリズムをPythonでゼロから実装し、そのしくみを自分の手で確かめながら理解していきます。

機械学習を使うだけなら、scikit-learnなどのライブラリを利用することで、複雑なアルゴリズムを意識せずにモデルを作ることができます。しかし、アルゴリズムがどのように動いているのかを理解していれば、思うような精度が出ないときにその原因を考えたり、より高度な応用につなげたりすることができます。

また本書では、機械学習を学ぶうえで壁になりやすい数学についても、線形代数の基礎から解説しています。Pythonの基本から、数学、数値計算、データの可視化、機械学習アルゴリズムまでを一体として学んでいきます。

これから機械学習を学びたい学生やエンジニアはもちろん、ライブラリを使って機械学習を経験したものの、そのしくみをもう一歩深く理解したい人にもおすすめです。

【改訂のポイント】
第1版の「アルゴリズムのしくみを実装しながら理解する」という基本方針と章構成はそのままに、現在の環境に合わせて内容をアップデートしました。

・Python、NumPy、SciPyなどの新しいバージョンに対応
・現在の環境に合わせてサンプルコードを刷新
・一部の解説をよりわかりやすく詳細化
・Pythonのインストール方法をPython＋venv＋pipに変更
・UCI Machine Learning Repositoryのデータセットを、ucimlrepoライブラリを利用して取得する方法に変更
・Python 3.13および各種ライブラリの環境でサンプルコードを動作確認

第01章 学習の前に
第02章 Pythonの基本
第03章 機械学習に必要な数学
第04章 Pythonによる数値計算とデータの可視化
第05章 機械学習のアルゴリズム