本書は、プログラミング言語のPythonでデータ分析と機械学習を実践するための本です。豊富なライブラリを使って統計学に基づいた統計分析ができるので、Pythonに慣れ親しんだ人は、データ分析も機械学習もまとめて学ぶことで効率的に身に付けることができます。
■書籍概要
書名 Python統計分析＆機械学習マスタリングハンドブック
著者 チーム・カルポ
定価 2970円（税込）
発売日 2023年5月11日
Amazon https://www.amazon.co.jp/dp/4798068055/
楽天ブックス https://books.rakuten.co.jp/rb/17410634/
Pythonを身に付ければ統計学の基礎から解析の各種手法、前処理、モデリング、機械学習、パターン認識、深層学習アプリの作成までできるようになります。
データ分析も機械学習も、数学の考え方がもとになっていますので、分析を行うプログラムのコードは数式を落とし込んだものになります。そのため、ポイントとなる部分ではその説明に少々複雑な数式もありますが、細部を理解しなくても概念的なものがわかれば、ソースコードを入力して分析することができます。
開発環境として「Visual Studio Code」と「Jupyter Notebook」をベースとして、MatplotlibやNumPyなど多くの外部ライブラリを使用しているので、効率よく開発できるようになります。
●本書でできること
・データ分析
Pythonを使って、実世界のデータを統計学の手法で分析できるようになります。統計学の世界は奥が深いですが、数学の確率論からはじめて、本格的かつ実用的な分析へと進みます。
・機械学習
AIの研究分野である機械学習をPythonを用いて実践できるようになります。機械学習には、予測を行うものや分類を行うもの、さらには教師データを必要とするものや必要としないものなど様々なパターンがありますが、それらすべてを解説しています。注目のディープラーニングは応用的な手法まで紹介しています。
勾配ブースティング決定木を用いた回帰モデル
Fashion-MNISTデータセットを用いたニューラルネットワークのモデル
OpenCVによる顔の検出
●目次
第1章 データサイエンスをはじめよう
第2章 Pythonによる数値演算の基本
第3章 Matplotlibによるデータの可視化
第4章 データ分析の実践（記述統計と推計統計）
第5章 統計分析の実践（仮説検定と分散分析）
第6章 予測問題におけるモデリング
第7章 分類問題におけるモデリング
第8章 教師なし学習におけるモデリング
第9章 ディープラーニング
●著者プロフィール
チーム・カルポ
研究活動を行う傍ら、プログラミングに関するドキュメント制作にも関わるライター集団。フロントエンド/サーバー系アプリケーション開発、ディープラーニングを中心に先端AI技術のプログラミング、および実装を中心に精力的な執筆活動を展開している。
