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

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Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。

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目次
まえがき

1章 はじめに
    1.1 なぜ機械学習なのか?
        1.1.1 機械学習問題へのアプローチ械学習で解決可能な問題
        1.1.2 タスクを知り、データを知る
    1.2 なぜ Pythonなのか?
    1.3 scikit-learn
        1.3.1 scikit-learnのインストール
    1.4 必要なライブラリとツール
        1.4.1 Jupyter Notebook
        1.4.2 NumPy
        1.4.3 SciPy
        1.4.4 matplotlib
        1.4.5 pandas
        1.4.6 mglearn
    1.5 Python 2 vs. Python 3
    1.6 本書で用いているバージョン
    1.7 最初のアプリケーション:アイリスのクラス分類
        1.7.1 データを読む
        1.7.2 成功度合いの測定:訓練データとテストデータ
        1.7.3 最初にすべきこと:データをよく観察する
        1.7.4 最初のモデル: k-最近傍法
        1.7.5 予測を行う
        1.7.6 モデルの評価
    1.8 まとめと今後の展望

2章 教師あり学習
    2.1 クラス分類と回帰
    2.2 汎化、過剰適合、適合不足
        2.2.1 モデルの複雑さとデータセットの大きさ
    2.3 教師あり機械学習アルゴリズム
        2.3.1 サンプルデータセット
        2.3.2 k-最近傍法
        2.3.3 線形モデル
        2.3.4 ナイーブベイズクラス分類器
        2.3.5 決定木
        2.3.6 決定木のアンサンブル法
        2.3.7 カーネル法を用いたサポートベクタマシン
        2.3.8 ニューラルネットワーク(ディープラーニング)
    2.4 クラス分類器の不確実性推定
        2.4.1 決定関数( Decision Function)
        2.4.2 確率の予測
        2.4.3 多クラス分類の不確実性
    2.5 まとめと展望

3章 教師なし学習と前処理
    3.1 教師なし学習の種類
    3.2 教師なし学習の難しさ
    3.3 前処理とスケール変換
        3.3.1 さまざまな前処理
        3.3.2 データ変換の適用
        3.3.3 訓練データとテストデータを同じように変換する
        3.3.4 教師あり学習における前処理の効果
    3.4 次元削減、特徴量抽出、多様体学習
        3.4.1 主成分分析( PCA)
        3.4.2 非負値行列因子分解( NMF)
        3.4.3 t-SNEを用いた多様体学習
    3.5 クラスタリング
        3.5.1 k-meansクラスタリング
        3.5.2 凝集型クラスタリング
        3.5.3 DBSCAN
        3.5.4 クラスタリングアルゴリズムの比較と評価
        3.5.5 クラスタリング手法のまとめ
    3.6 まとめと展望

4章 データの表現と特徴量エンジニアリング
    4.1 カテゴリ変数
        4.1.1 ワンホットエンコーディング(ダミー変数)
        4.1.2 数値でエンコードされているカテゴリ
    4.2 ビニング、離散化、線形モデル、決定木
    4.3 交互作用と多項式
    4.4 単変量非線形変換
    4.5 自動特徴量選択
        4.5.1 単変量統計
        4.5.2 モデルベース特徴量選択
        4.5.3 反復特徴量選択
    4.6 専門家知識の利用
    4.7 まとめと展望

5章 モデルの評価と改良
    5.1 交差検証
        5.1.1 scikit-learnでの交差検証
        5.1.2 交差検証の利点
        5.1.3 層化 k分割交差検証と他の戦略
    5.2 グリッドサーチ
        5.2.1 単純なグリッドサーチ
        5.2.2 パラメータの過剰適合の危険性と検証セット
        5.2.3 交差検証を用いたグリッドサーチ
    5.3 評価基準とスコア
        5.3.1 最終的な目標を見失わないこと
        5.3.2 2クラス分類における基準
        5.3.3 多クラス分類の基準
        5.3.4 回帰の基準
        5.3.5 評価基準を用いたモデル選択
    5.4 まとめと展望

6章 アルゴリズムチェーンとパイプライン
    6.1 前処理を行う際のパラメータ選択
    6.2 パイプラインの構築
    6.3 パイプラインを用いたグリッドサーチ
    6.4 汎用パイプラインインターフェイス
        6.4.1 make_pipelineによる簡便なパイプライン生成
        6.4.2 ステップ属性へのアクセス
        6.4.3 GridSearchCV内のパイプラインの属性へのアクセス
    6.5 前処理ステップとモデルパラメータに対するグリッドサーチ
    6.6 グリッドサーチによるモデルの選択
    6.7 まとめと展望

7章 テキストデータの処理
    7.1 文字列として表現されているデータのタイプ
    7.2 例題アプリケーション:映画レビューのセンチメント分析
    7.3 Bag of Wordsによるテキスト表現
        7.3.1 トイデータセットに対する BoW
        7.3.2 映画レビューの BoW
    7.4 ストップワード
    7.5 tf.idfを用いたデータのスケール変換
    7.6 モデル係数の調査
    7.7 1単語よりも大きい単位の Bag-of-Words (n-グラム )
    7.8 より進んだトークン分割、語幹処理、見出し語化
    7.9 トピックモデリングと文書クラスタリング
        7.9.1 LDA(Latent Dirichlet Allocation)
    7.10 まとめと展望

8章 おわりに
    8.1 機械学習問題へのアプローチ
        8.1.1 人間をループに組み込む
    8.2 プロトタイプから運用システムへ
    8.3 運用システムのテスト
    8.4 独自 Estimatorの構築
    8.5 ここからどこへ行くのか
        8.5.1 理論
        8.5.2 他の機械学習フレームワークとパッケージ
        8.5.3 ランキング、推薦システム、その他の学習
        8.5.4 確率モデル、推論、確率プログラミング
        8.5.5 ニューラルネットワーク
        8.5.6 大規模データセットへのスケール
        8.5.7 名誉を得る
    8.6 結論

索引

ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確認の上、ご利用ください。

1刷正誤表

Pythonではじめる機械学習 第1刷正誤表

2017年6月5日更新

p17、下から13行目
【誤】これらの数値の意味は、配列iris[‘target_names’]で与えられる。
【正】これらの数値の意味は、配列iris_dataset[‘target_names’]で与えられる。

p161、下から3行目
【誤】
# 最初の2つの主成分に対してデータポイントを変換
print("Original shape: {}".format(str(X_scaled.shape)))
print("Reduced shape: {}".format(str(X_pca.shape)))
【正】
# 最初の2つの主成分に対してデータポイントを変換
X_pca = pca.transform(X_scaled)
print("Original shape: {}".format(str(X_scaled.shape)))
print("Reduced shape: {}".format(str(X_pca.shape)))

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