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機械学習の第一歩「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」を読了したのでその感想など

time 2018/02/23

機械学習の第一歩「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」を読了したのでその感想など

先日購入した機械学習の本「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」を読了したので感想をさらりと。

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全体的な感想

本書の全体的な構成として、1章は機械学習のイントロダクション、2~3章は「教師あり学習」「教師なし学習」の各モデルの特徴やメリット・デメリットについて、4章以降がその各モデルの評価やチューニングの方法などが解説されています。

4章以降は応用編といった感じの内容で、データを上手く加工する説明や、解析結果を良くするためのお作法など、そういった少し深い部分のもの。

ちなみに、本書の内容は、以下の「Udemy」のクラスの「詳細版」をやっている感じ。

また、こういった書籍ではお馴染みの「写経」ですが、4章まではきっちりと行いましたが、それ以降は個人的に気になったところだけ行いました。

基礎的な部分だけを写経し、応用的な部分は頭で理解するように努めました。機械学習を仕事でどう活かすかを、まだしっかりと決まっていないため、このような学習方法をとりました。

本書を進めていく上での注意点として、各章で著者側で用意したモジュールやデータセットを利用することになるので、以下のリンクからソースをダウンロードすることをお忘れなく。

関数の使い方を覚える必要がある

scikit-learnの関数や関数パラメータの解説が特別ある訳では無いので、分からない場合は調べる必要があります。

一旦、本を離れることがとても煩わしさを覚えます。

新しいことを学習するので仕方がないのですが笑

ある程度の統計学の知識が必要

読み進めていくと統計学の専門用語や独特の考え方で詰まります。

基礎固めのため、以下の統計学書2冊も同時に購入していたのですが、その詰まったところは大体載ってました。

はじめに統計学に関する基礎的なことを学習していた方が、もう少し楽に、今回読了した書籍の学習ができたのかなと感じています。

おわり

本書を読了しましたが、当然、今の状況でいきなり「このデータの解析よろしく」と言われても出来ない状況です笑

機械学習と統計学の知識がまだまだ足りない。

蛇に睨まれた蛙の気持ちになって取り組んでいこう。

ちなみに本書の表紙の動物は大山椒魚(オオサンショウウオ)のようです。かわいい。

こちらからは以上です。

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maechan

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ベンチャー企業、フリーランス、スタートアップを経験。開発業務、人事業務に従事していました。現在は農業系スタートアップ企業でエンジニアとして働いています。リモートワークをしているノマドサラリーマンです。詳しいプロフィールはこちら。 [詳細]

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