森巧尚

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Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる!会話でまなべる!

森巧尚

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Product Details

Genre
：
Architecture&Engineering
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784798166575
ISBN 10 : 479816657X
Format
：
Books
Publisher
：
翔泳社
Release Date
：
December/2021
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
森巧尚 ,  

Content Description

ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、機械学習のしくみを丁寧に解説。サンプルデータの見方からはじまり、機械学習の手順をいちから説明しています。またいろいろなアルゴリズムも紹介。最終章では画像から数字を予測する機械学習を体験できます。

目次 : 第１章　機械学習の準備（機械学習ってなんだろう/ 分けることは、わかること　ほか）/ 第２章　サンプルデータを見てみよう（ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎのサンプルデータセット/ サンプルデータセットを自動生成しよう）/ 第３章　機械学習の手順を理解しよう（データを用意する/ データを学習用とテスト用に分ける　ほか）/ 第４章　機械学習のいろいろなアルゴリズム（回帰：線形回帰/ 分類：ロジスティック回帰　ほか）/ 第５章　チノふたたび！画像から数字を予測しよう（データを準備する/ 学習データを準備する　ほか）

【著者紹介】
森巧尚 : 『マイコンＢＡＳＩＣマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて、現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い、関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • horabook

    読了日：2024/03/10

    ★★★★★：非常にわかりやすかった。基本的な機械学習の考え方やscikit-learnによる実装手順がよく理解でき、実装しながら頭の整理ができたと思う。実装手順は、①データの準備②準備したデータを学習用とテスト用に分ける③モデルを選んで学習用データで学習④テスト用データでモデルをテスト⑤新しい値をモデルに渡して予測。学んだモデルは、「線形回帰」「ロジスティック回帰」「SVM（サポートベクターマシン）」「決定木」「ランダムフォレスト」「ｋ－NN（ｋ近傍法）」「ｋ平均法」。ディープラーニングは今回はおあずけ。

  • goose

    読了日：2021/12/11

    サクサク読めました。続きに期待。

  • ILU

    読了日：2025/04/21

    研究のための基礎知識として

  • hiro

    読了日：2025/09/20

    G検定の勉強後に読むと、少し物足りなさを感じる。 思った以上に簡単に、モデルを構築できることがわかったのはよかった。

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