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一般和書
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書誌情報サマリ

書名

アート・オブ・機械学習　Rハンズオンから本質をつかむ

著者名 Norman Matloff／著 ヤン ジャクリン／訳
出版者 共立出版
出版年月 2026.5
請求記号 0071/00923/

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0238782874一般和書２階開架新着本在庫 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00923/
書名 アート・オブ・機械学習　Rハンズオンから本質をつかむ
著者名 Norman Matloff／著 　 ヤン ジャクリン／訳
出版者 共立出版
出版年月 2026.5
ページ数 18,300p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-320-12597-1
原書名 原タイトル:The art of machine learning
分類 00713
一般件名 機械学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 「機械学習はアートである」という理念のもと、分析手法の使い方を超えた、実務で役立つ知識を丁寧に解説。機械学習を効果的に活用するための細やかなデータ加工やモデルの調整などを、R言語を用いたハンズオン形式で伝える。
タイトルコード 1002610017840

要旨 本書は、「機械学習はサイエンスではなくアートである」という理念のもと、単なる分析手法の使い方を超えた、実務で役立つ知識を丁寧に伝える。機械学習を効果的に活用するための細やかなデータ加工やモデルの調整、例えば、データ分析において頻繁に直面する「過学習」や「不均衡なデータ」への対処法、ハイパーパラメータのチューニングなど、現場の経験に基づく知見をハンズオン形式で伝授する。本書では機械学習の最も重要な概念に焦点を当て、それぞれの手法をＲ言語によって実装する。κ近傍法から始まり、回帰、分類、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、時系列解析など、幅広い手法を段階的に紹介。数学的な内容はできるだけ直感的に、グラフや図を通じた視覚的な説明に留められており、数式に不安のある読者でも無理なく読み進めることができる。また、機械学習の各手法をｑｕｉｃｋかつｅａｓｙに実装するために原著者が開発したｑｅＭＬパッケージを活用し、最小限のコードで学習・予測・評価・可視化できる点も魅力。実務での応用を見据え、初学者であっても機械学習を本質から理解することができる。分析の落とし穴を回避し、予測を成果に変える実践的ガイドである。
目次 １　導入および近傍法ベースの手法（回帰モデル
分類モデル
バイアス、バリアンス、過学習、交差検証法
特徴量が多いときの対処法）
２　決定木ベースの分析手法（κ近傍法の一歩先：決定木
決定木モデルの調整
ハイパーパラメータの良い組み合わせを見つける）
３　線形モデル―線形関係に基づく手法（パラメトリックモデル
縮小推定と正則化）
４　データを線や平面で分離する手法（境界線を用いたアプローチ：サポートベクトルマシン
強化された線形モデル：ニューラルネットワーク）
５　応用（画像分類
時系列データとテキストデータ）
付録


内容細目表：

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