【参考書感想】Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書第2版

はじめに

機械学習を学ぶにあたり、少しですが何冊か参考書を読んだのでこれから何回かにわけて感想を書いていきたいと思います。

今回は僕が機械学習系統で初めて読んだ本です。

リンク

読んだ当時、参考程度に僕は

機械学習→機械学習と深層学習って何が違うの？？モデル？？？ナニソレ
Python→趣味で少し触った程度。参考書等は読んだことがない

紹介

本書のコンセプトはタイトル通り「機械学習をPythonで実際に手を動かしながら勉強しよう！」です。

対象者は読んでみた限りですがPythonについて何も知らなくてもいいと思います。機械学習については無知で構いません。自分がそうだったので。そこから十分本書を理解できます。

はじめに結論を言いますが、本書は自分的に入門書としてかなり良書だと思っています。理由は追々。

第1章機械学習の準備
第2章 Pythonの基本
第3章グラフの描画
第4章機械学習に必要な数学の基本
第5章教師あり学習:回帰
第6章教師あり学習:分類
第7章ニューラルネットワーク・ディープラーニング
第8章ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用(手書き数字の認識)
第9章教師なし学習
第10章要点のまとめ

自分は5~7章、9章を重点的に読みました。

Pythonの環境すらない方も読者の対象なので安心です。第1章でPythonの導入をします。本書ではAnaconda、Jupyter Notebookを使います。

2章ではPythonの基本を学びます。if文や四則演算、リストなど簡単なものを学びます。

4章では機械学習に使用する数学、線形や微積をPythonのコードではどのように記述するのかなどを記しながら丁寧に説明してくれます。大学で数学を履修していない方でも読むことができると思います。さすがに高校数学はある程度できないとアレかもしれませんが…。

と、ここまで機械学習のための準備の章が4つありましたがこれだけで150ページ弱かけて丁寧に書かれています。

あとは目次通りの内容です。

感想

はじめに良書だといいました。それは全体を通じて計算過程がほとんど省略されておらず、「なんでこの変形になった！？」と困惑することもストレスとなることも少なかったからです。また、図も多くの場面で説明として使われています。さらに当然本書のコンセプトであるPythonのコードでの説明もされています。これにより図、数式、コードの多方面から理解することが可能です。

parco1021.hatenablog.com

実際この辺の記事は参考文献にも挙げている通り本書を参考にして書いています。当然読んでいるだけでは理解が難しいところもあるので本書を見ながら紙に数式を書き自分で解いて～とすることで理解が深まります。

注意点として本書の主は教師あり学習・深層学習なので教師なし学習についてはクラスタリングのことのみ書かれており、強化学習については書かれていません。

また、僕自身機械学習のお勉強を始めて数カ月しか経っていません。本書がどの程度網羅できているかはわかりません。あくまで本書に書かれている範囲はとても丁寧に記述が為されておりわかりやすかったということです。