スッキリわかるPythonによる機械学習入門

スッキリわかるPythonによる機械学習入門

3,300円(本体 3,000円+税10%)

品種名
書籍
発売日
2020/10/16
ページ数
664
サイズ
A5判
著者
須藤秋良 著/株式会社フレアリンク 監修
ISBN
9784295009948

機械学習の実践力が必ず身に付く

機械学習の世界は、学ぶべき分野が多岐に及びます。本書は、広大な学習範囲に対して、真正面から取り組み、しかしスムーズかつスッキリと学びきることができる入門書です。データ分析の「全体の流れ」を繰り返し追いかけることで、機械学習の全体像と本質が自然に染み込む仕掛けとなっています。しかも単に繰り返すのではなく、段階的に高度な内容に挑戦し、最終的には応用術も身に付けられます。シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も収録! 本書で機械学習の楽しさ、奥深さをじっくり学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。

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メディア掲載情報

2021/06/18:コムウェアプラス『デジタル人材のためのブックレビュー』にて紹介されました。

著者紹介

■著者
須藤秋良(すとう・あきよし)
株式会社フレアリンクCDSO(chief data science officer)。教育業界のデータ解析や医学研究の統計解析コンサルティングなどを行い、最近ではDjango やRailsを利用した機械学習Webアプリの開発といったエンジニア業務も務める。また、これら業務の知見を活かし、データサイエンス系セミナーの研修講師も務め、これまで担当した研修受講者は総数3000名を超える。著書は『スッキリわかるPython入門』。

■監修・執筆協力
中山清喬(なかやま・きよたか)
株式会社フレアリンク代表取締役。IBM内の先進技術部隊に所属しシステム構築現場を数多く支援。退職後も研究開発・技術適用支援・教育研修・執筆講演・コンサルティング等を通じ、「技術を味方につける経営」を支援。現役プログラマ。講義スタイルは「ふんわりスパルタ」。著書は『スッキリわかるJava入門』ほか多数。


飯田理恵子(いいだ・りえこ)
経営学部 情報管理学科卒。長年、大手金融グループの基幹系システムの開発と保守にSEとして携わる。現在は株式会社フレアリンクにて、ソフトウェア開発、コンテンツ制作、経営企画などを通して技術の伝達を支援中。著書は『スッキリわかるSQL入門』。

目次

第0章 Python基本文法の復習

●第Ⅰ部 ようこそ機械学習の世界へ
第1章 AIと機械学習
第2章 機械学習に必要な基礎統計学
第3章 機械学習によるデータ分析の流れ
第4章 機械学習の体験

●第Ⅱ部 教師あり学習の理解を深めよう
第5章 分類1:アヤメの判別
第6章 回帰1:映画の興行収入の予測
第7章 分類2:客船沈没事故での生存予測
第8章 回帰2:住宅の平均価格の予測
第9章 教師あり学習の総合演習

●第Ⅲ部 中級者への最初の1歩を踏み出そう
第10章 より実践的な前処理
第11章 さまざまな教師あり学習:回帰
第12章 さまざまな教師あり学習:分類
第13章 さまざまな予測性能評価
第14章 教師なし学習1:次元の削減
第15章 教師なし学習2:クラスタリング
第16章 まだまだ広がる機械学習の世界

付録A sukkiri.jpについて
付録B エラー解決・虎の巻
付録C Pandas虎の巻
付録D 機械学習の数学(基礎編)
付録E 最小2乗法の数学理論に挑戦

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ダウンロード

  • 著者サイト「スッキリjp」にて、本書で利用する「ツールの導入方法・使用方法」や、「掲載コード / CSVファイルのダウンロード」などの情報を掲載しています。
    本書とあわせてご活用ください。

    https://sukkiri.jp/books/sukkiri_ml

お詫びと訂正

誤記のためにご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。

  • 0ページ 【特記】
    • [誤]
      ※誤記ではありません
    • [正]
      著者サイト「スッキリjp」で提供しているダウンロードデータに、15章で利用する「Wholesale.csv」を追加しました(2020年11月9日。ZIPファイル名:code-sml_2.zip)。URLは、上にある「ダウンロード」コーナーをご確認ください。
  • 115ページ コード4-18 5行目
    • [誤]
      model.predict(new)
    • [正]
      model.predict(new_data)
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 124ページ 「モデルの保存と読み込み」のopen関数の引数が保存と読み込みで逆
    • [誤]
      保存 →'rb' , 読み込み → 'wb'
    • [正]
      保存 →'wb' , 読み込み → 'rb'
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 162ページ 「モデルの学習と正解率計算の落とし穴」の節番号
    • [誤]
      5-3-3
    • [正]
      5-3-4
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 171ページ 図5-15 右 [tree_.featureの結果]の要素
    • [誤]
      3, -2, 2, -2, -2
    • [正]
      3, -2, 3, -2, -2
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 208ページ コード6-20 1行目
    • [誤]
      # 0行目以上2行目以下、
    • [正]
      # 0行目以上3行目以下、
  • 245ページ コード7-5の4行目の右辺
    • [誤]
      df['Embarked'].fillna(df['Embarked'].mode())
    • [正]
      df['Embarked'].fillna(df['Embarked'].mode()[0])
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 255ページ コード7-12の2行目と3行目の変数名
    • [誤]
      2 print(df ['Age'].mean()) # 平均値の計算
      3 print(df ['Age'].median()) # 中央値の計算
    • [正]
      2 print(df2['Age'].mean()) # 平均値の計算
      3 print(df2['Age'].median()) # 中央値の計算
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 260ページ コード7-17 5行目 7行目 11行目 13行目 17行目 19行目(計12箇所)
    • [誤]
      df['~']
    • [正]
      df2['~']
    • 備考:

      ※'~'の部分には様々なリテラルが入ります。
      ※誤りではありませんが、初心者がより理解しやすい記述に訂正いたします

  • 267ページ コード7-23
    • [誤]
      pg.get_dummies(df['Sex'])
    • [正]
      pg.get_dummies(df2['Sex'])
    • 備考:

      ※誤りではありませんが、初心者がより理解しやすい記述に訂正いたします

  • 321ページ 図8-11 3行目の「RM列の2乗」列
    • [誤]
      9(9の2乗)
    • [正]
      9(3の2乗)
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 340ページ 本文1行目
    • [誤]
      スッキリ銀行の顧客データ「bank_new.csv」
    • [正]
      スッキリ銀行の顧客データ「Bank.csv」
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 363ページ 本文下から3行目
    • [誤]
      正解データのcasual列や、
    • [正]
      正解データのcnt列や、
  • 368ページ コード10-16の3行目の右辺
    • [誤]
      df['atemp'].interpolate()
    • [正]
      df3['atemp'].interpolate()
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 412ページ 工藤さん下本文4行目
    • [誤]
      未知データ「Eさん、150,50」のデータを当てはめた場合、
    • [正]
      未知データ「Eさん、身長172cm、体重50kg」のデータを当てはめた場合、
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 417ページ 練習11-2の解答
    • [誤]
      正解:1、2、3
    • [正]
      正解:2、3
    • 【 第2刷にて修正 】
  • 515ページ コード14-15 実行結果
    • [誤]
      (97, 15)
    • [正]
      (100, 15)
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 560ページ 練習15-5の解答 3行目
    • [誤]
      mcd = MinCovDet()
    • [正]
      mcd = MinCovDet(random_state=0)
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 606ページ C.3.6項のコード 3-6行目
    • [誤]
      工藤:[90, 70],
      浅木:[70, 80],
      松田:[70, 80],
      瀬川:[85, np.nan]
    • [正]
      '工藤':[90, 70],
      '浅木':[70, 80],
      '松田':[70, 80],
      '瀬川':[85, np.nan]
    • 【 第3刷にて修正 】
  • 607ページ C.3.7項のコード
    • [誤]
      df2.dropna(axis = 1) # df2の欠損値のある列の削除
    • [正]
      df2.dropna(axis = 0) # df2の欠損値のある行の削除
    • 【 第3刷にて修正 】

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