機械学習の原理を知るための、初めての入門 ※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。 本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。 実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。 また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。 これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。 ●目次 はじめに 第01章　学習を始める前に 　01 本書の目的 　02 本書は何を含まないか 　03 機械学習の初歩 　04 実行環境の準備 第02章　Pythonの基本 　01 プログラムの実行方法 　02 基本的な文法 　03 数値と文字列 　04 複数行処理 　05 制御構造 　06 リスト、辞書、集合 　07 関数定義 　08 オブジェクト指向 　09 モジュール 　10 ファイル操作 　11 例外処理 第03章　機械学習に必要な数学 　01 基本事項の確認 　02 線形代数 　03 微積分 第04章　Pythonによる数値計算 　01 数値計算の基本 　02 NumPyの基本 　03 配列の基本計算 　04 疎行列 　05 NumPy/SciPyによる線形代数 　06 乱数 　07 データの可視化 　08 数理最適化 　09 統計 第05章　機械学習アルゴリズム 　01 準備 　02 回帰 　03 リッジ回帰 　04 汎化と過学習 　05 ラッソ回帰 　06 ロジスティック回帰 　07 サポートベクタマシン 　08 k-Means法 　09 主成分分析（PCA） INDEX 固定レイアウト型に関する注意事項（必ずお読みください） この電子書籍は、全ページ画像の「固定レイアウト型」で配信されております。以下の点にご注意し、購入前にプレビュー表示をご確認の上、ご購入ください。 ■使用できない機能 ・文字拡大（ピンチイン・ピンチアウトは可能ですが、画面におさまらない場合は画面をスワイプ）／文字のコピー／マーク／ハイライト／文字列検索／辞書の参照／Web検索／引用 ■推奨環境 ・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末 ・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード（Kindle端末の場合）

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