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吉田拓真

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現場で使える！NumPyデータ処理入門機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法 Kindle版

吉田拓真 (著), 尾原颯 (著) 形式: Kindle版

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機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法

【本書の概要】
ビッグデータを扱う機械学習の現場では、Pythonの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが急速に広まってきています。
本書は、機械学習・データサイエンスの現場でよく利用されているNumPyの基本から始まり、
現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。
特に、現場でよく扱う配列の処理に力点を置いています。
最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。

【NumPy（ナンパイ）とは】
NumPyは、機械学習・データサイエンスの現場で扱うことの多い多次元配列（行列やベクトル）を
処理する高水準の数学関数が充実しているライブラリです。
Python単体では遅い処理であっても、C言語なみに高速化できるケースもあり、
機械学習・データサイエンスの分野におけるデータ処理に欠かせないライブラリとなっています。

【対象読者】
機械学習エンジニア、データサイエンティスト

【著者紹介】
吉田拓真（よしだ・たくま）
データサイエンス関連のサービスを提供する株式会社Spot 代表取締役社長。
Webメディア『DeepAge』編集長。

尾原颯（おはら・そう）
東京大学工学部機械工学科所属。
大学ではハードウェア寄りの勉強が多め。
趣味はアカペラとテニス。基本的に運動が好き。最近、ランニングを始める。

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※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
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本の長さ

894ページ
言語

日本語
付箋メモ

Kindle Scribeで
出版社

翔泳社
発売日

2018/11/19
ファイルサイズ

31859 KB
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登録情報

ASIN ‏ : ‎ B07JCNLY18
出版社 ‏ : ‎ 翔泳社; 第1版 (2018/11/19)
発売日 ‏ : ‎ 2018/11/19
言語 ‏ : ‎ 日本語
ファイルサイズ ‏ : ‎ 31859 KB
Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
X-Ray ‏ : ‎ 有効
Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
本の長さ ‏ : ‎ 894ページ

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吉田拓真

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Developer

分かりやすく丁寧

2019年12月21日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

Numpyに関してはこの書籍が最も分かりやすく丁寧に書かれていると思う。
Pythonでデータ分析といえばPandasが主流。しかし、Pandasをより深く理解して活用したいならNumpyの知識はあった方が良い。

9人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

HS

初心者です。

2023年1月25日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

Numpy を理解するのに役立ちました。専門家には物足りないかもしれません。
初めて購入するのには良いかと。

2020年10月18日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

前半は超初心者向け。
丁寧に説明しようとしているのはわかるのだが
かなり冗長。
メインの使い方だけ解説すれば良いと思うのだが、オプションパラメータを
解説しすぎ。途中からメソッドリファレンス風になってしまっている。

後半の演習は機械学習やAIが題材で、興味のない分野なので読みとばした。

私にとっては、公式のユーザーズマニュアルの方が、よくまとまっていて、
適度に深くて、ずっと役にたった。

8人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

カラーRGB

要改善箇所が多い

2021年10月12日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

最初から最後まで通読しました。ちょっと辛口でレビューしてみます。
中身としては良い題材で、残念ながら真面目に査読されなかったのではないかと直感します。
行方向、列方向の意味を前後に統一していないのです。2次元配列だとすれば、主に縦方向を行方向といい、時には横方向を行方向と言ってしまいました。
さらに、「低い次元」と「高い次元」も混乱しているのではないかと思います。
ほかにも誤植が多々あります。
中身については、他のレビュアーが書いてありますので、参考になれると思います。

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

ユーザーだった

説明の日本語がへたである

2023年10月13日に日本でレビュー済み

Axisだとか、ブロードキャスティングにしても、「説明の日本語」がわかりにくく、何が言いたいのか分からない箇所が結構ある。日本語による説明能力の問題だとは思うが、初心者相手の「入門書」だから、「シロウトの相手の頭のなかに、初めての概念を積み上げる」ような説明をしないと、せっかく細かく説明しても、「伝わらなければ意味をなさない」。「入門書」というよりは、ある程度、使い方を一通り分かった者が、ハンドブック的に参照する本だと思う。なにしろ、Numpy全体のライブラリーは相当あるので、これらを一通りどんなものなのか、どういう使い方をするのかを「覚えている」というのは結構たいへんで、マスターするのにすごく時間がかかると思う。python本体にプラスして、Numpy特有の「書き方(文法)」を覚える、というのは、結構ハードルが高いと思う。(覚えるのがたいへんという意味で)
すでに使い方に慣れた者にとってはなんでもない話だが、初めての者には高い壁になる。
ライブラリーは次々にUpdateされていくから、覚えたことも、それに合わせてUpdateしなければならなくなるから、追いつくのに疲れそうな気がする。結局のところ、最終的には本で学ばず、この本の参考文献にあるインターネット上の参考サイトを参照して、頭の中にある情報をUpdateし続けなればならない。内容をもっと絞って、イメージを活用しながら説明した方がよい。(この本にもイメージ図は出てくるのだが、説明の日本語がわかりにくいために、せっかくのイメージ図が活かされていない)

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

いい加減な記述が多い

2024年1月21日に日本でレビュー済み

他の方のレビューにもあるように「行方向」や「列方向」なる記述が混乱を招くのは言わずもがな、不偏標準偏差など、統計学の初学者でも犯さないような誤り（不偏分散の平方根は、母標準偏差の不偏推定量では無い）もあり、この程度の認識の人間が書いた本に価値があるのかと甚だ疑問。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

説明がうまくない

2020年7月19日に日本でレビュー済み

初心者ですが、いつもあと一言足りない感じがあって、読んでいてイライラしました。
ページ配分も変で、2，3章は無駄な記述が多い割に、もっと丁寧に説明したほうがいい箇所が駆け足になっている。
著者が２人ですが、最初の構想がうまくいっていないのでは。

6人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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吉田 拓真

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