ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、機械学習のしくみを丁寧に解説。サンプルデータの見方からはじまり、機械学習の手順をいちから説明しています。またいろいろなアルゴリズムも紹介。最終章では画像から数字を予測する機械学習を体験できます。

第1章 機械学習の準備 01 機械学習ってなんだろう？ 02 分けることは、わかること 03 機械学習の準備をしよう 第2章 サンプルデータを見てみよう 04 scikit-learn のサンプルデータセット 05 サンプルデータセットを自動生成しよう 第3章 機械学習の手順を理解しよう 06 データを用意する 07 データを学習用とテスト用に分ける 08 モデルを選んで、学習する 09 モデルをテストする 10 新しい値を渡して、予測する 11 分類の状態を可視化しよう 第4章　機械学習のいろいろなアルゴリズム 12 回帰：線形回帰 13 分類：ロジスティック回帰 14 分類：SVM（サポートベクターマシン） 15 分類：決定木 16 分類：ランダムフォレスト 17 分類：k-NN（k 近傍法） 18 クラスタリング：k-means（k 平均法） 第5章　チノふたたび！　画像から数字を予測しよう 19 データを準備する 20 学習データを準備する 21 学習させる 22 予測させる 23 教師なし学習を利用して、データをイメージしよう 24 さらに先へ進もう