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Python機械学習プログラミング達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

Sebastian Raschka (著), 株式会社クイープ (翻訳), 福島真太朗 (翻訳) 形式: 単行本（ソフトカバー）

(52)

機械学習の考え方とPython実装法がわかる!
分類/回帰問題や深層学習の導入を解説

◎絶妙なバランスで「理論と実践」を展開
◎Pythonライブラリを使いこなす
◎数式・図・Pythonコードを理解する

機械学習の各理論を説明し、Pythonプログラミングによる実装を解説。
初期の機械学習アルゴリズムから、深層学習の導入までを見ていきます。

原著『Python Machine Learning』は米国Amazon.comでベストセラー!
3つのカテゴリーで首位(2016/5/24時点)
Data Modeling & Design/Data Processing/Neural Networks

1章「データから学習する能力」をコンピュータに与える
2章分類問題 —機械学習アルゴリズムのトレーニング
3章分類問題 —機械学習ライブラリscikit-learnの活用
4章データ前処理 —よりよいトレーニングセットの構築
5章次元削減でデータを圧縮する
6章モデル評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
7章アンサンブル学習 —異なるモデルの組み合わせ
8章機械学習の適用1 —感情分析
9章機械学習の適用2 —Webアプリケーション
10章回帰分析 —連続値をとる目的変数の予測
11章クラスタ分析 —ラベルなしデータの分析
12章ニューラルネットワーク —画像認識トレーニング
13章ニューラルネットワーク —数値計算ライブラリTheanoによるトレーニングの並列化
付録 Jupyter Notebookの基本/matplotlibによる可視化/行列の固有分解

■「はじめに」より抜粋
機械学習の実務家になりたい、問題をもっとうまく解決したい、機械学習の研究者になりたい場合、
本書はそのためにある。ただし、初心者は機械学習の理論に圧倒されてしまうかもしれない。筆者が思うに、
実践的なサンプルコードを使用することは重要である。実際に試してみることで、概念が明確になるからだ。
筆者の使命は、これまでとは違う本を提供することである。それは機械学習の概念に不可欠な内容を取り上げ、
機械学習のアルゴリズムの仕組み、それらを使用する方法、そして(最も重要な)一般的な落とし穴を
避ける方法を直観的かつ有益な方法で説明する本である。

【本書の解説記事を技術解説サイト(Think IT)に掲載】
◎記事タイトル:「ブック・インサイド―『Python機械学習プログラミング』学び方ガイド」
本書に必要な前提知識(Python/ライブラリ/数学)、本書の構成と読み方のプラン等について説明し、
本書を通してより効果的に機械学習を学ぶための解説となっています。

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本の長さ

456ページ
言語

日本語
出版社

インプレス
発売日

2016/6/30
寸法

18.4 x 2 x 23.2 cm
ISBN-10

4844380605
ISBN-13

978-4844380603

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この商品には新版があります:

[第3版]Python機械学習プログラミング達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
USD 27.81
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[第3版]Python機械学習プログラミング達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
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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
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Python機械学習プログラミング[PyTorch&scikit-learn編] (impress top gear)
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商品の説明

著者について

■著者プロフィール
◎Sebastian Raschka(セバスチャン・ラシュカ)
ミシガン大学博士課程に在籍。計算生物学の分野で新しいコンピュータ手法の開発に取り組む。データ分析や機械学習の愛好家でもあり、データ分析の関連情報サイト「Analytics Vidhya」の記事では、GitHub上で影響力のあるデータサイエンティストの第1位にランクイン(2015/7/21)。また、オープンソースソフトウェアの機械学習ライブラリ開発にも貢献している。

■翻訳者プロフィール
◎株式会社クイープ
1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に、『Scala 関数型デザイン & プログラミング --Scalaz コントリビューターによる関数型徹底ガイド』『CUDA C プロフェッショナルプログラミング』『Cisco ACI ポリシーベースのデータセンターアーキテクチャ/コンセプト/メソドロジー』などがある(いずれもインプレス発行)。http://www.quipu.co.jp

■監修者プロフィール
◎福島真太朗
1981年生まれ。株式会社トヨタIT開発センターのリサーチャー。2004年に東京大学理学部物理学科卒業。2006年東京大学大学院新領域創成科学研究科修士課程修了。専攻は物理学・応用数学。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ インプレス
発売日 ‏ : ‎ 2016/6/30
言語 ‏ : ‎ 日本語
本の長さ ‏ : ‎ 456ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4844380605
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4844380603
商品の重量 ‏ : ‎ 630 g
寸法 ‏ : ‎ 18.4 x 2 x 23.2 cm
Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 1,052,644位 (本の売れ筋ランキングを見る)
- 開発技法 - 977位
- 人工知能 - 5,359位
カスタマーレビュー:
(52)

著者について

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Sebastian Raschka
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Sebastian Raschka, PhD is an LLM Research Engineer with over a decade of experience in artificial intelligence. His work bridges academia and industry, including roles as senior engineering staff at an AI company and a statistics professor.
As an independent researcher and industry expert, Sebastian collaborates with companies on AI solutions and serves on the Open Source Advisory Board at University of Wisconsin–Madison.
Sebastian specializes in LLMs and the development of high-performance AI systems, with a deep focus on practical, code-driven implementations.
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福島真太朗
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大学，大学院時代は物理学，応用数学を専攻し，企業に就職後は15年以上，数理技術を用いた研究開発やコンサルティングに従事．その技術分野は人工知能，機械学習，データマイニング，金融工学，知識表現など，業界は自動車，製造，サービス，金融，医療など，非常に多岐にわたる．企業の研究開発における豊富なマネジメント経験も有するとともに，滋賀大学の特任准教授，東京大学や産業技術総合研究所の客員研究員なども任務し，学術的な研究経験も豊富に有する．博士（情報理工学）．
主な著書に，「Python機械学習プログラミング」（インプレス，監訳，2016・2018・2020・2022年），「データサイエンティスト養成読本機械学習入門編」（技術評論社，共著，2015年），「データ分析プロセス」（共立出版，2015年），「Rによるハイパフォーマンスコンピューティング」（ソシム，2014年）などがある．
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福島真太朗
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カスタマーレビュー

52グローバルレーティング

評価はどのように計算されますか?

お客様のご意見

お客様はこの本について、内容が非常に良いと評価しています。きめ細かく解説されており、入門書としてベストだと感じています。機械学習を網羅的に学ぶためには良書であり、学問的に学びたい人にはおすすめだという意見があります。一方で、読みやすさについては意見が分かれています。非常に読みやすいという声もありますが、コードレベルが高いためわかりづらいという指摘もあります。

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13人のお客様が内容に言及し、10人が肯定的、3人が否定的です

お客様はこの本について、内容が非常に良いと評価しています。きめ細かく解説されており、機械学習の入門書として最適だと感じています。また、統計的理論から実装までを学ぶため、学問的に学びたい人にはおすすめの書籍だと述べています。一方で、コードレベルは難しそうで、二冊目を読むには物足りないという意見もあります。

...本書はそんな考え方を与えてくれた名著であると思う。この本の題名とすでにレビューを呼んでいる人たちにとってはこの本は最適な本だと思う。なぜならそのような人は初心者だとは思えないからだ。それに私はこの本を読む前に数冊ディープラーニングの本を買っている。それらの本は買ったはいいがまだ読んでいない。...もっと読む

米国の機械学習関連ランキングで一位だった本、前評判通りとても良かった。私は、この本を読む前に、・線形代数(プログラミングのための線形代数) ・機械学習(cousera) 以上を学習して望んだので、機械学習を復習をしながら、...もっと読む

機械学習のさまざまな手法を、統計的理論から実装まで教えてくれます。もともと難しい話を、わかりやすく解説してくれていると思います。 IpythonやNumpyなどの使い方をある程度しっていることが前提には書かれています。...もっと読む

この本をkindleで購入してはいけない． kindle上では，pythonソースコードが最適化されていないため，非常に読みづらい．例えば，一ページに数行程度のソースコード，ソースコード内にある漢字の文字化け等がある．...もっと読む

8人のお客様が読みやすさに言及し、3人が肯定的、5人が否定的です

お客様はこの製品の読みやすさについて意見が分かれています。非常に読みやすいと評価していますが、Pythonソースコードの最適化されていないため、非常に読みづらいという指摘もあります。また、わかりづらいと感じる方もいます。

わかりづらいもっと読む

大変読みやすくPython の基礎ができている方なら理解できると思います。もっと読む

...た、シミュレーションやインバージョン、多変量統計解析の知識がかなり読み進めるにあたって役に立っているので、そういう基礎知識がなければ、正直読み進むのが厳しい印象を受けます。...もっと読む

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日本からのトップレビュー

奥村　秀嗣
素晴らしい本
2018年11月9日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）
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本当にきめ細かく解説されていて素晴らしい本です。
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aiueo
日本語翻訳はあまりよくない
2016年7月10日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）
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私は原本であるPython Machine Learningを読み、素晴らしい本だったため、日本語訳でも読みたいと思い購入しました
しかし、中身を見てみると注釈だらけ!
ひどいときは本文より注釈の方が多いページもあります
原本では、そのまま訳せばすっきりと理解でき、ページに注釈などほとんど入ってなくて非常に読みやすかったです
内容が非常に良い本であるため、もっと上手くし、読みやすいものにしてほしかった
英語が得意であるなら、原本の方で読むことをおススメします
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白山
非常に読みやすい
2016年7月1日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）
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私はＩＴの専門ではないですが、Ｐｙｔｈｏｎでプログラムを書くことが多く、機械学習を研究したいので購入しました。
情報が専門の方なら、すらすら読めると思います。
そうでなくても、ページごとに専門用語の注釈が詳しく書いてあるので、私でも理解できます。
本の序盤に、機械学習の基本的な理論について説明していますが、初心者には物足りないと思います。
ちなみに、私はあらかじめ人工知能に関する文献を少し読みました。
あくまでも、機械学習をプログラミングして、実装することが目的なので、
人工知能に関する知識（教師あり学習、強化学習、教師なし学習）が全くない状態で、読むとよくわからないと思います。
その他に、必要な知識として、当然ですが、確率統計、行列、微分。
プログラミングを実装すると言っても、
あくまでも機械学習に重点を置いていて、、多くはライブラリに依存しています。
この本の位置づけとしては、以下３つの流れの②でないでしょうか。
① 人工知能の概念を理解
② Ｐｙｔｈｏｎで、機械学習を用いて基本的なプログラムを実装しながら、人工知能について更に深く理解。
③ ①、②をもって、さらに深く研究する。
おそらく、みなさんが想像しているような非常に難しい専門書ではないと思います。
これは、「機械学習をＰｙｔｈｏｎでプログラムを書きながら学習したい」と思ってる人に向けた本であることは断言できます。
よって、すでに機械学習をすでに知ってる人からすると、「そんなことしってるわ」で終わると思います。
”あきお”さんが「線形代数を学習した」と言っているように、大学レベルの数学（特に確率統計、線形代数（行列））の教養は必須です。
以上は、２０ページくらい読んで全体をパラパラ見た感想なので、当てにならないかもしれませんが。参考程度に。
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とある適合者
初心者にはハードな内容
2017年12月25日に日本でレビュー済み
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とりあえず機械学習をしてみたいなら有りだが、これだけを読んで内容がわかる人は初学者にはありえない。
他の文献も参考にするのを推奨します。
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Amazon カスタマー
わかりづらい
2025年12月2日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）
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明日は億万長者
機械学習が一般常識になる日
2016年11月15日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）
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多くの場合、人工知能とか、深層学習は間違って理解されていると思う。最初に人間の脳の活動をそっくり真似をする何か得体のしれないものを作っているのかと勘違いしてしまう。将来的には新しい生物が生まれてしまうのではないかとも思えてしまう。しかし、この本を読むと決してそうは思えない。ＡＩと深層学習もアルゴリズムの組み合わせに過ぎないのだ。その意味では、一般の統計学と大きな違いがない。もちろんニュートン力学とも同じものだ。しかし、それよりももっと大きな特徴があるのではと思えてならない。結構、熱力学的な考え方に近いのだ。不安定な中から安定を見出す新しい方法になるかもしれない。本書はそんな考え方を与えてくれた名著であると思う。この本の題名とすでにレビューを呼んでいる人たちにとってはこの本は最適な本だと思う。なぜならそのような人は初心者だとは思えないからだ。それに私はこの本を読む前に数冊ディープラーニングの本を買っている。それらの本は買ったはいいがまだ読んでいない。本書は結構読めている。
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haroharo
この本をkindleで購入してはいけない
2017年9月21日に日本でレビュー済み
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この本をkindleで購入してはいけない．
kindle上では，pythonソースコードが最適化されていないため，非常に読みづらい．
例えば，一ページに数行程度のソースコード，ソースコード内にある漢字の文字化け等がある．
プログラミング本において，ソースコードとその解説文は，最も大切な要素の一つであるが，
このkindle本では，それらをちっとも理解できない仕様となっている．
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むちむち豆柴大豆
機械学習を網羅的に学ぶためには良書。コードレベルは難
2017年8月14日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）
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わたしは私大の理工学部（機械や数学を主）出身です。エンジニアとして仕事をしています。
最近流行りの機械学習を学ぼうと思い、米国Amazon.comでランキング一位という評判みて、本書を購入しました。
個人的に本書を読み終えての率直な感想は、
「Python初学者です」や「数学（特に線形代数）を知りません」という方にとって本書はかなり難しい印象を持ちました。
ですのでこういった方は、まずは「入門 Python 3」や「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」をまず初めに学習しある程度基礎知識を身につけてから本書を手に取ってみる方がいいのではないかと思います。
これらの本は私も所持しており比較的簡単で入門書としてかなりおすすめです。
特に「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」は機械学習の中でもニューラルネットワークという分野に絞って話を進めているため実際に機械学習をやってみた感が得れることと思います。
本書についてまとめますと、理論ベースであれば網羅的に機械学習をある程度まとめた１冊のように感じますので、
機械学習の全体概要を知ってみたいという目的では最適ではないでしょうか。（コードはある程度無視）
コードレベルではかなり難しく感じるので、上述した本を読破したあとに本書に戻ってくる方が良いと感じました。
最後に、割と数式が多いので数学が苦手ですという方には向かないかもしれません。
機械学習でここまで数学が多用されていることを知り、学生時代に数学を学んでおいてよかったと思った次第です。
追記。
割と大きいサイズの本なのでkindleは読みづらいかもしれません。
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