機械学習はこれ一本!pythonインストール~機械学習実装まで完全理解講座

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機械学習はこれ一本!pythonインストール~機械学習実装まで完全理解講座

機械学習はこれ一本!pythonインストール~機械学習実装まで完全理解講座

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平均スコア 4.9

機械学習の勉強をしたい人、なんで本なんか買ってるの?

非常に人気がある教科書になったので、期間限定での値下げ状態とさせて頂いています。値上げ前に是非手に取ってみてください!

さて、「pythonで機械学習をやりたい!」「データサイエンティストになりたい!」と言っている方。

なんで無料学習サイトから基礎構文を学んでいるんですか?

なんで「python入門」みたいな本を買って学んでいるんですか?

例えばあなたが「英語堪能になりたい!」と思っているとしましょう。中学の本から学びなおすのが最速ですか?

違いますよね?今すぐアメリカで2年暮らすのが最速で英語を学ぶ方法ですよね?



継ぎ接ぎな英語でも、とりあえずコミュニケーションがほんの少し取れるようになってからスラングでも正確な構文でも学べばいいじゃないですか!!

 

機械学習も同じです。Python入門書?無料サイト?なぜ遠回りするんですか?



間違っています。まずは最小限の知識だけ付けたら「実装してしまう」。

それから理論だったり応用技術を学ぶ。これが最速です。

「機械学習の実装」「機械学習を使いこなす」という目的を達成してから、周辺知識の完成度を高めていけばいいんです。


私も失敗しました。最初は機械学習の本とかpythonの入門書とか読んでたんです。

でも何にも頭に入っていかない。

だからまずは機械学習の大会に出てみたんです。英語堪能になりたいからアメリカに行ってみたってのと一緒。

するとめちゃめちゃ上達が早い。吸収が早い。応用が利くようになる!

まず根幹の「機械学習の実装」が出来たからなんですよね。


みなさんも同じように、まずは「機械学習の実装」から入っていただきたい。

それからpythonの他の基礎構文だったり機械学習の知識に羽を伸ばして頂きたいんです!

この記事はpython知識は最小限にして、「機械学習の実装」に最重要の重きを置いております。

この記事で得られる知識

早速本題に移りましょう。

この記事は「pythonで機械学習を実装したい!」「でも何から勉強していいか分からない!」という人向けです。

講義内容としては以下の通り。

①pythonのインストール

②機械学習の実装の為の、最小限のpython構文の講義

③EDA(探索的データ解析)の解説&実装

④決定木の解説&実装

⑤ランダムフォレストの解説&実装

⑥最先端の機械学習(LightGBMと呼ばれるモデル)の解説&実装

⑦ハイパーパラメータチューニング(モデルの最適化)の解説&実装

⑧逐次追記事項(2020/03/14:ランダムフォレスト&LightGBM内部可視化+原理イメージ強化講義を追加)

全て「実装できる」まで徹底解説をしていきます。

つまり、全てコードが書いてあります!コードを写経すれば必ず身につきます!

機械学習習得までの最短経路を目指します。余計な知識は一切なし!

決して難しい内容ではなく、学習難易度の飛躍もありません。分からない点も少し調べれば必ずこの記事に戻ってこれる構成になっています。

ちなみに「理解する必要はない」箇所(例えばデータ可視化の関数作りなど)は説明を省く場合がありますので、そのときは「理解する必要はない」と明言します。

最終的には「機械学習全体の概要がつかめた!実装できる!」「もっとpythonを勉強して色々なアイデアを試してみたい!」というレベルまで行きましょう。


この記事がデータサイエンティストへの最短経路です!断言します!

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この記事のレビュー

8 件のレビューがあります
平均スコア 4.9
JUNYA SHIMODA

休み休み読みながら、プログラムに書き起こしてます

RINさんのお陰で、機械学習の入り口に立てて嬉しいです。 私のマックではjupyter-notebookで動かすと LightGBMがエラーになってしまい jupyterを諦めて、プログラムを書き起こして pythonで実行してみました。 lightgbm_tunerのところだけエラーになってしまい 今のところエラーが解消できてません。 RINさんが本書を書かれてから1年以上経ってると思いますので lightgbmで何か変更があったんでしょう。 今の時代は1年は一昔ですね〜 プログラムで書く場合に True_Pred_mapの最後に plt.show() を記載することになると思いますが、ここを return plt にして、True_Pred_mapを使うところで True_Pred_map(pred_df).show() にして、変更点少なくしました。 合ってるのかな・・・ これから実行時パラメータで 各機械学習処理を切り分けて 実行できるようにしようと思ってます。 ありがとうございました。
みなみ

明確!

ネット情報で理解できなかったことが明確に説明されていて、お陰様で理解することができました。応用展開が可能であり、費用対効果の高い有用な情報で、おすすめです!
ナノ

pairplotの仕様が変わったようです。

pairplot を使ってx軸、y軸をそれぞれ一つだけ指定して一つのグラフを描画する部分で悩みました。 最近のseabornのバージョンでは pairplotは複数の組み合わせで使うのに特化したのかもしれません。 そして一つのグラフを描画するのはつぎのようにやったらできました。 sns.scatterplot(x='Superplasticizer',y='Water',data=concrete_data) plt.show() 以上、情報提供でした。素晴らしいテキストありがとうございます。
くろうさぎのくろ

機械学習の概念を丁寧に説明しています

構文よりもまずは動かしてみてから概念を説明する内容になっています。 どこから手をつけたらよいかわからない人には良い内容かと思います。 無料情報では手が届かない部分の説明があってよかったです。 価格もリーズナブルだと思います。
あぎひい

安すぎる❗そして分かりやすい❗

このクオリティーで、この値段は安すぎて、びっくりです!私自身はUdemyなどでも機械学習の動画を購入していますが、こっちは実戦向きな感じがしますね。まだ、ざっとなぞっただけですので、繰り返し、手を動かしながら勉強したいとおもいます!ありがとうございます!
なおきん

分かりやすい

とても勉強になりました!
Aki

数ある教材の中でもトップクラスの分かりやすさ

新型コロナウイルスの影響で在宅勤務中ですが、これを機会に一度挫折したpythonを学び直そうと一念発起いたしました。いろいろなお勧めサイトの教材を拝見し購入しては失敗していましたが、ようやく超優良教材見つけました。知りたかった情報がすべて網羅されていて、この価格はなかなか無いと思います。今後の追加情報も期待したいです。
kisimen

この価格でこのクオリティは凄すぎる

大学生ですが、これをつかって実験のレポートのデータ解析などにもつかえそうだと思いました! また、値段が安すぎて恐縮してます汗 凄すぎる…

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