このシリーズは期待通りでした。pythonを勉強したいなら持っていた方がよい。

ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に 機械学習のしくみを学ぼう！ 【機械学習をいちから学んでみよう！】 「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」 「機械学習ってどのようなことをするの？」 と思っている方は多いと思います。 本書はそうした方に向けて「機械学習」について いちからやさしく解説します。 【Python3年生について】 「Python1年生」「Python2年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。 （※「Python3年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています） 【読者対象】 機械学習の初心者 【本書のポイント】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、 機械学習のしくみについて、 サンプルを動かしながら、 楽しく学ぶことができます。 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。 関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、 成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、 プログラミングに関する幅広い活動を行っている。 近著に『Python1年生』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、 『Java1年生』、『動かして学ぶ! Vue.js開発入門』(いずれも翔泳社)、 『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』(マイナビ出版)などがある。 第1章 機械学習の準備 01 機械学習ってなんだろう？ 02 分けることは、わかること 03 機械学習の準備をしよう 第2章 サンプルデータを見てみよう 04 scikit-learn のサンプルデータセット 05 サンプルデータセットを自動生成しよう 第3章 機械学習の手順を理解しよう 06 データを用意する 07 データを学習用とテスト用に分ける 08 モデルを選んで、学習する 09 モデルをテストする 10 新しい値を渡して、予測する 11 分類の状態を可視化しよう 第4章　機械学習のいろいろなアルゴリズム 12 回帰：線形回帰 13 分類：ロジスティック回帰 14 分類：SVM（サポートベクターマシン） 15 分類：決定木 16 分類：ランダムフォレスト 17 分類：k-NN（k 近傍法） 18 クラスタリング：k-means（k 平均法） 第5章　チノふたたび！　画像から数字を予測しよう 19 データを準備する 20 学習データを準備する 21 学習させる 22 予測させる 23 教師なし学習を利用して、データをイメージしよう 24 さらに先へ進もう