図を多くして、式を省略しているため概念的にイメージしやすい また、コードも記述されているため再現可能 具体的な式や、より詳細に学んでいきたい人は別の参考書が必要

機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる！ 「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか？本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いて解説した機械学習の入門書です。 いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムを図解し、わかりやすく解説しています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。 これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。 【本書の特徴】 ・複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる ・オールカラーの図をたくさん掲載 ・各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載しているので、見るだけでなく試すこともできる ・仕組みだけでなく、実際の使い方や注意点もわかる 【本書で紹介するアルゴリズム】 01 線形回帰 02 正則化 03 ロジスティック回帰 04 サポートベクトルマシン 05 サポートベクトルマシン（カーネル法） 06 ナイーブベイズ 07 ランダムフォレスト 08 ニューラルネットワーク 09 kNN 10 PCA 11 LSA 12 NMF 13 LDA 14 k-means 15 混合ガウス 16 LLE 17 t-SNE 第1章　機械学習の基礎 　1.1　機械学習の概要 　1.2　機械学習に必要なステップ 第2章　教師あり学習 　01　線形回帰 　02　正則化 　03　ロジスティック回帰 　04　サポートベクトルマシン 　05　サポートベクトルマシン（カーネル法） 　06　ナイーブベイズ 　07　ランダムフォレスト 　08　ニューラルネットワーク 　09　kNN 第3章　教師なし学習 　10　PCA 　11　LSA 　12　NMF 　13　LDA 　14　k-means法 　15　混合ガウス分布 　16 LLE 　17　t-SNE 第4章　評価方法および各種データの扱い 　4.1　評価方法 　4.2　文書データの変換処理 　4.3　画像データの変換処理 第5章　環境構築 　5.1　Python3 のインストール 　5.2　仮想環境 　5.3　パッケージインストール