今、多くの人がディープラーニングのほうに行ってしまっていて、
scikit-learnを見ている人は少数派かもしれませんが、
ディープラーニングも一通り勉強してみると、
scikit-learnのほうも気になるのが人情。
実際、仕事では、説明可能性を重視されて、
ディープラーニングは使えずに、AWSでXGBoost使ったりしますしね。
あ、XGBoostは本書には載ってないですよ。
ランダムフォレストが近いとは思いますが・・・。
scikit-learnメインで扱った本で和書って言うと、これくらいしかないわけで、
『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』
というのもありますが、そちらは洋書の原題にはscikit-learnって入ってないし、
3年前の本なので、新しいほうが情報の鮮度が良さそうだし、
オライリー本は分かりにくかったりしてあまり好きじゃないし、
ということで、本書を買いました。
時間不足のため、数式が全部は追えてない所もありますが、
用法や効果は分かりました。
基本的にはイイと思いますが、
もうちょっと挿絵とか、フォントとかも、
洒落た感じにできそうな気がしなくもないです。
あ、あと、本書は、2020/7/13現在もKindle版が無く、
『Pythonではじめる機械学習』とどっちを買うか
かなり迷ってました。紙の本、嫌いなんですよね。
結局、Amazonで本書を中古を買って自炊したので、
秀和システムさんの利益には1円も貢献できてません。
Kindle版なら定価で買ったんですけどね。
自炊には1000円かかったので、中古でも定価で買うより
高く付きました。
一応、秀和システムさんに問い合わせたら、
Kindle版を出す権利は著者から取得しているそうですが、
いつKindle版が出せるかは分からない状態だそうです。
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scikit-learn データ分析 実践ハンドブック (Pythonライブラリ定番セレクション) 単行本 – 2019/11/12
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購入オプションとあわせ買い
実データに合わせて最適な予測モデルを作ることのできるPythonライブラリのscikit-learn解説書です。本書は他の実装本とは異なり、アルゴリズムの解説に敢えて数式を採用し、実装で指定するハイパーパラメータと数式の関係が分かるよう工夫しました。また、ハイパーパラメータの値を増減し、そのときの予測の変化も紙面が許す限り記載しました。本書は不動産価格の予測やワイン品種の分類で使用する典型的なデータセットだけでなく、より実践的なデータ分析が学べるよう、タイタニック、気温、MovieLensのデータセットを採用しています。これらのデータセットを用いて、前処理から予測モデル作成までの分析例を実例で紹介します。
- 本の長さ489ページ
- 言語日本語
- 出版社秀和システム
- 発売日2019/11/12
- ISBN-104798055425
- ISBN-13978-4798055428
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登録情報
- 出版社 : 秀和システム (2019/11/12)
- 発売日 : 2019/11/12
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 489ページ
- ISBN-10 : 4798055425
- ISBN-13 : 978-4798055428
- Amazon 売れ筋ランキング: - 168,363位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 608位ソフトウェア開発・言語
- - 4,335位電気・通信 (本)
- カスタマーレビュー:
著者について
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Webアプリケーション開発や独自AIベースのリコメンデーションエンジンのエンジニアなど、長年SE・研究開発などに従事。
その後、フリーに転身。現在は川崎にてプログラミングスクール Future Coders ( http:// future-coders.net )のキッズ部門を主催するなど、主にプログラミングやデータサイエンスの講師をつとめる。
登録特許5件。慶応義塾大学SFC研究所所員
大学院で量子ビットの数理モデルを研究し、コンサルティングファームでシステム導入プロジェクトをリード。現在はAIスタートアップで、データサイエンティストとしてMLOpsとデータ分析プロジェクトをリード。
カスタマーレビュー
星5つ中4つ
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48グローバルレーティング
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上位レビュー、対象国: 日本
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- 2020年7月12日に日本でレビュー済みAmazonで購入
- 2024年8月6日に日本でレビュー済みAmazonで購入記載されている通りに無料のソフトをインストールすることができました。
しかし、それを超えた使い方を理解することはできませんでした。
おそらく、サンプル数が少ないデータベースには適用できないのでしょう。
適切な指導者がいれば、これは良い教科書になるかもしれませんが、基本的な注意点が理解できなければ、購入したことを後悔するだけです。
そのような知識がある人にとっては有用な書籍でしょう。
私には、そのような書籍ではありませんでした。
それは少し残念なことです。
- 2020年7月9日に日本でレビュー済みAmazonで購入各機械学習手法の損失関数の数式がそれぞれ載っており、ハイパーパラメータとの関連性を整理することが出来ました。機械学習本の中で一番分り易かった!!
- 2021年2月20日に日本でレビュー済みAmazonで購入scikit learnで機械学習を始めるなら適しているように思います。分類、回帰、クラスタリング、PCA、レコメンドなどの主要なアルゴリズムの解説とサンプル実装コードがあり役立ちました。特徴量の加工あたりはもう少し欲しかったかなと思います。
- 2022年1月28日に日本でレビュー済みAmazonで購入Rを長年使っている研究者です。ある研究者がpythonでXGBOOSTを使っているのを見て、素晴らしい結果に驚き、この本を手に取りました。結論から言うとパイソン初心者では、基礎的な事につまづき読み進める事が難しいと思いました。内容は、数理的概略とプログラミングに分かれています。数理的概略は隔靴掻痒で判りずらいです。phytonで機械学習を学ぼうとしている方にはお勧めできません。しっかりした数理理論と丁寧なプログラミングが書かれた本が他にあると思います。帯びの宣伝とは違います。
- 2020年2月2日に日本でレビュー済み初心者向け よくわからなかった所がわかりました。
- 2020年8月8日に日本でレビュー済みAmazonで購入タイトルの通り、体系的に機械学習手法を数理的考え方から学べる良書なんですが
コードの書き方が古いためか、警告表示が出るコードが多々ある他に
Errorの出るコードをわざわざ書かせて、ほらエラー出るでしょみたいな書き方にはイラっと感じる方がいるかもしれません。
どうしてErrorがでるのかまできちんと書いてますので、検索も併用しながらハンズオン出来る方にとっては
基本が身になる指針の1冊となるでしょう。
- 2022年6月4日に日本でレビュー済みAmazonで購入辞書的に使うにも調べたい機能が乗っていなかったりして中途半端。オライリーの一連の本とか、別の物で学んだ方がいいと思う。