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中井悦司

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ITエンジニアのための機械学習理論入門 Kindle版

中井悦司 (著) 形式: Kindle版

73

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（概要）
現在話題となっている機械学習（Machine Learning）のツールやライブラリは内部でどのような計算をしているのか？　計算で得られた結果にはどのような意味があり，どのようにビジネス活用すればよいのか？――という疑問を持つエンジニアが増えています。本書は機械学習理論を数学的な背景からしっかりと解説をしていきます。そしてPythonによるサンプルプログラムを実行することにより，その結果を見ることで機械学習を支える理論を実感できるようになります。

(こんな方におすすめ）
・機械学習を知りたい方
・しくみを正しく知ってビジネスに役立てたい方

（目次）
第1章　データサイエンスと機械学習

1.1　ビジネスにおけるデータサイエンスの役割
1.2　機械学習アルゴリズムの分類
1.2.1　分類：クラス判定を生み出すアルゴリズム
1.2.2　回帰分析：数値を予測するアルゴリズム
1.2.3　クラスタリング：教師なしのグループ化を行うアルゴリズム
1.2.4　その他のアルゴリズム
1.3　本書で使用する例題
1.3.1　回帰分析による観測値の推測
1.3.2　線形判別による新規データの分類
1.4　分析ツールの準備
1.4.1　本書で使用するデータ分析ツール
1.4.2　実行環境のセットアップ手順（CentOS 6編）
1.4.3　実行環境のセットアップ手順（Mac OS X 編）
1.4.4　実行環境のセットアップ手順（Windows 7/8.1 編）
1.4.5　IPythonの使い方

第2章　最小二乗法：機械学習理論の第一歩

2.1　多項式近似と最小二乗法による推定
2.1.1　トレーニングセットの特徴変数と目的変数
2.1.2　多項式近似と誤差関数の設定
2.1.3　誤差関数を最小にする条件
2.1.4　サンプルコードによる確認
2.1.5　統計モデルとしての最小二乗法
2.2　オーバーフィッティングの検出
2.2.1　トレーニングセットとテストセット
2.2.2　テストセットによる検証結果
2.2.3　クロスバリデーションによる汎化能力の検証
2.2.4　データ数によるオーバーフィッティングの変化
2.3　付録―ヘッセ行列の性質

第3章　最尤推定法：確率を用いた推定理論

3.1　確率モデルの利用
3.1.1　「データの発生確率」の設定
3.1.2　尤度関数によるパラメーターの評価
3.1.3　サンプルコードによる確認
3.2　単純化した例による解説
3.2.1　正規分布のパラメトリックモデル
3.2.2　サンプルコードによる確認
3.2.3　推定量の評価方法（一致性と不偏性）
3.3　付録―標本平均／標本分散の一致性と不偏性
3.3.1　標本平均／標本分散の一致性と不偏性の証明
3.3.2　サンプルコードによる確認

第4章　パーセプトロン：分類アルゴリズムの基礎

第5章　ロジスティック回帰とROC曲線：学習モデルの評価方法

第6章　k平均法：教師なし学習モデルの基礎

第7章　EMアルゴリズム：最尤推定法による教師なし学習

第8章　ベイズ推定：データを元に「確信」を高める手法

本の長さ

369ページ
言語

日本語
付箋メモ

Kindle Scribeで
出版社

技術評論社
発売日

2015/10/17
ファイルサイズ

19538 KB
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登録情報

ASIN ‏ : ‎ B016Q22IX2
出版社 ‏ : ‎ 技術評論社 (2015/10/17)
発売日 ‏ : ‎ 2015/10/17
言語 ‏ : ‎ 日本語
ファイルサイズ ‏ : ‎ 19538 KB
Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
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Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
本の長さ ‏ : ‎ 369ページ

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中井悦司

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1971年大阪生まれ。予備校講師から転身、外資系ベンダーでLinux/OSSを中心とするプロジェクトをリードするかたわら、多数のテクニカルガイド、雑誌記事などを執筆。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のCloud Solutions Architectとして活動。

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Xi先生

機械学習の入門としては最適

2021年1月26日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ここから機械学習の何たるかを勉強し始めました．
数学の説明を踏まえて，基礎的な機械学習アルゴリズムを説明しています．
大学1年生ぐらいの数学の知識があれば十分読み進められます．

2019年7月4日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

理論入門です。学巣を育った技術者には研究者を少しイメージできます。

役に立った

hana

Pythonのコードの説明が詳しく書かれていれば最高だった

2016年1月24日に日本でレビュー済み

機械学習に関しての説明はわかりやすいと思います。
グラフもあるし、視覚的にも理解できます。
ただ、Pythonのコードの説明がほとんどありません。
numpy、matplotlib、pandasを使ったことがない人はサンプルコードは理解できません。
Pythonは別で習得している必要があります。

34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

nnn

良いです

2018年7月16日に日本でレビュー済み

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研修用のおすすめ参考書探しの一環で読みました。

正直、研修ターゲットとしている層には難しすぎるかと思いましたが、
一歩先へ行くための参考書として紹介することにしました。

「理論!!」と言った本で、大学初等程度の数学力がなければ厳しいかもしれません。
つまり、「文系エンジニア」ではなく、「理系エンジニア」のための入門書です。
理系の方であれば、あまり苦も無く読めると思います。
また、この本は本格的な専門書への足掛かりともなる、とても良い本だと思います。

2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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へるぺす

どちらから理解したいのか？による

2017年9月15日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

数学的な背景から理解したいと思って読み始めた人には良い”入門書”となります。
実際コードを見なくても最後まで読んでいけますし、本質に気付いた気になります。
プログラミング的に理解したい人からすれば読みたい部分がのってないと感じるかもしれません。
そもそも、「理論入門」なので、数学メインになる事が前提になっている事に注意した方が良いです。

あくまで入門なので、本来は更に数学的に厳密に式を追う必要がある箇所もあるのですが、それをやり始めるとキリがありません。

理論はソコソコに、実際の開発に着手する必要がある方も多いと思いますので、
実務に迫られた人には数学的な部分はココまでで良いと言う提案にもなっている様に感じました。

そう言う意味で「ITエンジニアのための…」と言うのは納得です。

12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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ミー者

素人が一回　読んでみた

2016年8月14日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

機械学習は何？と知りたくて読んでみました。

数学的な基礎がないと、ちゃんとは読めません。
ただそういう方は、実務で使う方ではないと思うので、細かい話はすっとばして
エンジニアたちが騒いでいるのは「正解にたどりつく」推計方法だとわかればいいのかと。

分厚すぎず、読みやすいです。何度か繰り返して読みたいと思います。

9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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p-50s

ITエンジニアのためになる良書

2018年3月23日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

1章で機械学習を利用する際の注意点や理論を理解することの重要性が語られ、2～8章で代表的なアルゴリズムが説明されています。
損失関数による方法、尤度による方法、ベイズ推定による方法の対応関係や、k平均法とEMアルゴリズムの対応関係の記述は、それぞれのアプローチの違いがわかり、頭の中が整理されました。また、オーバーフィッティングや収束の様子等のグラフによる重要なポイントの説明も的確だと思います。ベイズ推定は確率の基本からコンパクトに説明されており、他書ですっきりしていない方は読むといいと思います。数学徒の小部屋というコーナーで数式の詳細な証明がありますが、お急ぎの方は読まないでも内容が把握できるかと思います。
考えるエンジニアやサイエンティストのためになる良書だと思います。

7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

中島　健

忘れかけた確率・統計理論がコンパクトに

2016年6月10日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

deeplearningの学習等確率・統計理論がコンパクトにまとまっていて忘れかけていた確率・統計理論がよくわかった気がしました

4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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