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Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎単行本（ソフトカバー） – 2017/5/25

Andreas C. Muller (著), Sarah Guido (著), 中田秀基 (翻訳)

4.4 247個の評価

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Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。
ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。

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本の長さ

392ページ
言語

日本語
出版社

オライリージャパン
発売日

2017/5/25
寸法

24 x 19 x 2.5 cm
ISBN-10

4873117984
ISBN-13

978-4873117980
すべての詳細を表示

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登録情報

出版社 ‏ : ‎ オライリージャパン; 初版 (2017/5/25)
発売日 ‏ : ‎ 2017/5/25
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 392ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4873117984
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4873117980
寸法 ‏ : ‎ 24 x 19 x 2.5 cm

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Andreas C. Muller
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中田秀基
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カスタマーレビュー

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Nacht

特に問題はありません。

2024年2月20日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

特に問題はありません。

2020年7月28日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

pythonは以前に「退屈なことはpythonにやらせよう」という書籍で学び使用しておりました。
機械学習に学習するにあたって本書を参考にしました。
本の内容は分かりやすく様々なモデルやパラメータの最適化について理解はできたのですが、
具体的なデータの前処理の手段や方法、matplotlibの利用方法については事前に知識が必要と
感じました。

6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

aki

綺麗でした

2023年12月16日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

綺麗な状態で満足です

2020年6月29日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

理論的な部分が軽いように感じる
仕組みを理解するには自分で調べるなり他の書籍も読む必要がある
動くのを見てみたい方にはオススメかも

2023年2月12日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

Pythonの使い方やデータサイエンスを始めて習う人には意味不明の本かもしれませんが、２～３年、毎日のようにコードを書いている人にはお勧めの跳躍本です。

　非常に適切な説明がコンパクトに記載されています。そのため、力量の無い人には意味不明な本になるでしょう。ある程度の知識がある人ならば、なんと素晴らしい本と思えるほど、かゆい所に手が届く本です。

ところどころパッケージを追加インストールしたり、モジュールのインポートも必要です。それらに対応できない初級者からすると、コードの走らない本と認識される可能性もありますが、初級を抜けた人からすると、個々で対応できますよね。

星５です。

3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

あっきう

scikit-leanを使うなら持っておきたい１冊

2020年5月9日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

仕事でscikit-learnを使うことになり、インターネットでいろいろ調べたのですが要領を得なかったので本書を購入しました。
結論から言うと、大満足です。
というか、この本が無ければ、scikit-learnの使い方のHow toを身につけることはできなかったでしょう。
以下、各章ごとに簡単に良かった点をお話します。

１章　はじめに
導入部としては可もなく不可もなく、といった感じです。
ただ、本書で使用するライブラリ群について、概要が説明されているので、知らないライブラリがあっても抵抗なく２章以降を読み進めることができます。

２章　教師あり学習
ここが、この本の山場のひとつです。
機械学習でよく使用される手法について、実際にscikit-learnを使ったpythonコードを交えながら説明してくれます。私は他の書籍で教師あり学習については前知識があったので、内容がすんなり入ってきました。
また、「このモデルは、scikit-learnではこんな風に書くのか」といった、使えるサンプルコードがたくさんあり、とても勉強になりました。

３章　教師なし学習と前処理
個人的には教師なし学習は使わないので、流し読みしました。
内容的にも、教師なし学習の初学者がいきなり理解できるレベルではないと思います。
別の本で、教師なし学習の基本を身につけ、それから本章を読んで、「scikit-learnではこんな風に書くんだ」と再認識するのが良いと思います。

４章　データの表現と特徴量エンジニアリング
この章は、あまりピンときませんでした。
仕事上で必要に迫られたときに、また読み返そうと思います。

５章　モデルの評価と改良
この本最大の山場だと思います。個人的には、この章だけで、この本を買ってよかったと思いました。
実際にモデルを作るときに、それをどう評価して、どう改良すればよいのか、scikit-learnを使った具体的なテクニックが満載です。
モデルの評価に悩んでいる人には、オススメです。
理論はわかっているけど、実践でどうやればいいんだろう？みたいな悩みを解決してくれます。

６章　アルゴリズムチェーンとパイプライン
この章も、実用的で良い章でした。
scikit-learnのパイプラインという機能の使い方の説明なのですが、これがすごく有用です。
知らないと損するレベルのテクニックで、大満足でした。

７章　テキストデータの処理
文章をscikit-learnで処理する方法について詳細に解説されています。
が、個人的にはいまひとつでした。
そもそも、文章を機械学習させるなら、RNNを使うかな、と思いますし、この分野にscikit-learnを使うシチュエーションを思いつきません。
しかし、そういう機会があれば、きっと役に立つ内容だと思います。

８章　おわりに
この本を読み終えたあと、深堀りしたければこの本がオススメ、とか、こういう勉強をしたらいいよ、といったことが書かれています。内容としてはまずまずです。
日本語化された書籍もいくつか紹介されていますし、このオススメに乗っかるのも手かと思います。

以上、非常に満足のいく内容でしたが、少しだけ不満点を。
説明を簡単にするため、著者がこの本用に作ったmglearnというライブラリが、サンプルコードの中に頻出します。１章で、このライブラリのことはあまり気にするな、と書いてますが、このライブラリがブラックボックス過ぎて、サンプルソースを追うのが辛い場面がちょこちょこありました。
できれば、こうしたブラックボックスなオリジナルライブラリは無しでサンプルソースを書いてほしかったです。

また、本書のサンプルコードには随所にmatplotlibが登場します。
このライブラリの知識がないと、ハテナマークが付きまくる箇所が結構あります。
できれば、１章割いて（またはコラムでもいいので）使用しているmatplotlibのメソッドの説明をしてほしかったと思います。とてもきれいなグラフが書けるサンプルなだけに、理解が難しいのは残念でした。

この書籍は、pythonで「はじめる」とありますが、完全初学者用の入門書ではありません。
まったく機械学習を知らない場合は、別の、もっと簡単な書籍で勉強してから読むことをお勧めします。

とはいえ、良書であることには間違いありません。
scikit-learnを使うなら、携帯必須の書籍だと思います。
誤訳もなく、非常に読みやすい訳文だったのもプラスです。

38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

とーじ

初心者でも役に立ちました

2020年9月26日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

全くのプログラミング初心者ですが、一冊簡単な本を読んでからこちらの本を読みました。
わからない部分はネットで調べたりもしましたが作りたかった機械学習を活用したプログラムが作れました。

2021年7月21日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

機械学習（scikit-learn）を学ぶなら、最初に購入をお勧めします。
大変分かり易く書かれています。難しい数式は殆ど出て来ません。私同様の数学アレルギーの方々も安心して下さい。
オライリーの同様の本も軒並み購入して読み比べましたが、この本が群を抜いて分かり易いです。
何度も読み返す事を想定して、どんどん書き込みやマーカーを引いて行くべきです。
サンプルプログラムも写経しながら、１行ずつ意味を理解しながら進めて行くと、必ず力が付く本です。
ボロボロになるまで読み込めば、機械学習を一通り理解出来るようになります。

初学者なら、いきなり深層学習を囓って撃沈するよりも、通常の機械学習をコツコツと学んでいく方が上達は早いと思います。

11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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