［改訂新版］ITエンジニアのための機械学習理論入門

発売日 : 2021年07月17日

著者／編集 : 中井悦司

出版社 : 技術評論社

発行形態 : 単行本

機械学習のしくみを学びデータサイエンスの本質を理解する。実行結果が直感的にわかるオールカラーレイアウト。

■第1章　データサイエンスと機械学習
1.1 ビジネスにおけるデータサイエンスの役割
1.2 機械学習アルゴリズムの分類
1.3 本書で使用する例題
1.4 サンプルコード実行環境の準備

■第2章　最小二乗法：機械学習理論の第一歩
2.1 多項式近似と最小二乗法による推定
2.2 オーバーフィッティングの検出
2.3 付録 ― ヘッセ行列の性質

■第3章　最尤推定法：確率を用いた推定理論
3.1 確率モデルの利用
3.2 単純化した例による解説
3.3 付録 ― 標本平均／標本分散の一致性と不偏性

■第4章　パーセプトロン：分類アルゴリズムの基礎
4.1 確率的勾配降下法のアルゴリズム
4.2 パーセプトロンの幾何学的な解釈

■第5章　ロジスティック回帰とROC 曲線：分類アルゴリズムの
評価方法
5.1 分類問題への最尤推定法の応用
5.2 ROC 曲線による分類アルゴリズムの評価
5.3 付録 ― IRLS法の導出

■第6章　k平均法：教師なし学習モデルの基礎
6.1 k平均法によるクラスタリングと応用例
6.2 怠惰学習モデルとしてのk近傍法

■第7章　EMアルゴリズム：最尤推定法による教師なし学習
7.1 ベルヌーイ分布を用いた最尤推定法
7.2 混合分布を用いた最尤推定法

■第8章　ベイズ推定：データを元に「確信」を高める手法
8.1 ベイズ推定モデルとベイズの定理
8.2 ベイズ推定の回帰分析への応用

中井, 悦司

中井悦司

1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる（？）転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix/Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のSolutions Architectとして活動。 　最近は、機械学習をはじめとするデータ活用技術の基礎を世に広めるために、講演活動のほか、雑誌記事や書籍の執筆にも注力。主な著書は、『[改訂新版]プロのためのLinuxシステム構築・運用技術』『ITエンジニアのための強化学習理論入門』(いずれも技術評論社)、『TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み』(マイナビ出版)など。