同書の著者であるアンドレアス・C.ミュラー氏は、ボン大学で機械学習のPh.D.を取得した、コンピュータビジョンアプリの機械学習研究者。Amazonに勤務したのちにニューヨーク大学データサイエンスセンターに勤務し、コロンビア大学の講師に。機械学習ライブラリscikit‐learnのメンテナ、コアコントリビュータなどとして活躍する人物。また、もう一人の著者であるグイド,サラ氏はミシガン大学大学院修了後、データサイエンティストとして働く人物です。
翻訳は、産業技術総合研究所にて分散並列計算の研究に従事している中田秀基氏。
「理論」だけではなく「実践」も重視して構成された、機械学習の入門書。Pythonを使った機械学習について、数学的な知識がなくても理解できるように書かれています。scikit-learnを使った機械学習についてステップバイステップで解説されていますが、内容を理解しやすいようにまずはじめに実戦について述べ、後から理論を補強するという形式で進んでいきます。また、モデルの評価と改善について多くのページを割いて説明している点も特徴の書籍です。
「基本的に良くできた本でした。久しぶりのStudyでしたが、参考になりました。筆者に感謝申し上げたい。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R2FVXVQN0U62IS/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=B07RXXJB5C）
「一回一通り読んだが解りにくい部分があった。結局YouTube等の動画を見たりした。初心者向けでは無いと思う。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R2UDMI51G4QE95/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=B07RXXJB5C）
「コマンドが全部ファイルで見れるので、いちいち手入力する必要がなく、類書で見られがちな「プログラミングの練習をしているつもりがタイピングによる筆写の練習にしかなっていない」ということは避けられる。インストールでトラブルがあったものの、正しく書かれたスクリプトがあったおかげで「インストールのエラーなのかうち間違えなのか」を切り分ける必要がなく、とても助かりました。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R1KQ9KNA7CNOYY/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=B07RXXJB5C）
「機械学習についての入門書としてとても分かりやすい。第4章までに、pythonの入門的な説明と機械学習を学ぶために必要な数学を詳しく解説している。ここまでで200ページ程使っていることからも分かるように、説明は丁寧で数式はほとんど省略なしで導出過程が分かる。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R2R4C5QVTND9GA/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=B07RXXJB5C）
「特に応用数学を学んでいる学部生にもお勧めです。応用数学の話題に基づいて、コードを追いかけることができるので、本書を理解するに際し、R、Pythonに関わらず、プログラミング言語の知識はそれ程求められません。数式とコードを一緒に、体系的に学ぶことができます。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/RG3BXLTVNMQ53/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=B07RXXJB5C）
「Pythonをきちんと読んだのは本書が初めてですが、数式と親和性が高く、こういった分野では可読性がとてもいいですね。本書は機械学習の教科書×Pythonの入門書も兼ねてくれていますので、機械学習のエッセンスを他言語で応用する必要がある方にもおすすめです。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R2KF3A5FEVYABP/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=B07RXXJB5C）
「数式＆ソースも全文綴られているので、感覚的にはモデルをなぞる事となりますが、当然エラーや躓きも多発するので、簡単と感じる事は極めて稀です。ただ、いずれも丁寧に示されているので、前半基礎部さえしっかり押さえていれば、必ずゴールは見えるかと思います。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R2WKO3VDBLJ4TI/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=B07RXXJB5C）
「pythonはある程度読めるようになっていた前提で読んだが、前から読むと教師ありなし学習について実際のソースコードを開示しながら解説してくれているので、非常に有用な本。特に理論というより実務向けで、その前提で購入するのが良いと思います。実装向けであり、かなり細かく書いてくれている部類に入ります。」
引用元：楽天ブックス（https://books.rakuten.co.jp/rb/14919364/）
「副題の通り、scikit-learnで機械学習をやってみたいという人におすすめです。具体的な手法を学ぶことができます。ただし、機械学習の一冊目だと難易度が高いと思いますので、初学者の方は別の入門的な本でまずは学習されることをおすすめします。」
引用元：楽天ブックス（https://books.rakuten.co.jp/rb/14919364/）
「Pythonて機械学習をするためのサンプルコードが豊富に載っています。理論の説明はほとんどありませんので、この本のみで機械学習を理解した気になるのはかなり危険です。」
引用元：楽天ブックス（https://books.rakuten.co.jp/rb/14919364/）
機械学習を理解するために必要な数式と、実際のソースコードを開示しながら解説してくれていることから、非常にわかりやすいという評価が多く寄せられている一冊。理論はもちろん、実践面についても学びたい、という人はチェックしておきたい書籍といえるでしょう。
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