【2025年】「サポートベクターマシン」のおすすめ 本 29選！人気ランキング
- パターン認識のためのサポートベクトルマシン入門
- はじめてのパターン認識
- サポートベクターマシン入門
- サポートベクトルマシン (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
- 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
- 入門パターン認識と機械学習
- パターン認識と機械学習 上
- カーネル法入門―正定値カーネルによるデータ解析 (シリーズ 多変量データの統計科学)
- 見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み機械学習図鑑
- やさしく学べるサポートベクトルマシン: 数学の基礎とPythonによる実践
この入門書は、パターン認識について基礎からわかりやすく解説しており、特にRを用いた実行例が含まれているため、実際の応用にも役立ちます。内容は識別規則や学習法、ベイズの識別規則、k最近傍法、サポートベクトルマシンなど多岐にわたり、最後には識別器の性能強化についても触れています。著者は筑波大学の名誉教授、平井有三氏です。
「はじめての」とついているが入門書ではなく結構難しい。ただ、機械学習の様々な手法が数式から学べるため中級者〜上級者には良いと思う。他の入門書で機械学習の概要を掴んだ後に読むべき本。
この書籍は、数学の知識がなくても理解できる機械学習の入門書で、Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」を用いた実践的な解説が特徴です。著者はscikit-learnの開発に関わる専門家で、実践から理論へと学ぶスタイルを採用しています。特に「特徴量エンジニアリング」や「モデルの評価と改善」に焦点を当てており、従来の解説書にはない内容を提供しています。目次には教師あり学習、教師なし学習、データ処理などが含まれています。著者は機械学習の専門家で、産業界や学術界での経験があります。
本書は、機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いてわかりやすく解説した入門書です。17種類のアルゴリズムを紹介し、各アルゴリズムの仕組みや使用方法、注意点を詳述しています。Pythonを用いたコードも掲載されており、実際に試しながら学ぶことができます。機械学習を学ぶ初心者や業務で利用している方にも役立つ内容となっています。
本書は、ディープラーニングの理解に必要な数学を高校1年生レベルからやさしく解説し、最短コースで学べる内容です。微分、ベクトル、行列、確率などの必要最低限の数学を特製のマップで整理し、実際に動かせるコードをJupyter Notebook形式で提供します。内容は機械学習入門から始まり、理論編、実践編、発展編に分かれており、ディープラーニングの動作原理を深く理解できることを目指しています。
この書籍は、機械学習とディープラーニングの基本を図解形式で解説しており、エンジニア1年生や関連企業への就職・転職を目指す人に最適です。内容は、人工知能の基礎、機械学習とディープラーニングのプロセス、アルゴリズム、システム開発環境に関する知識を包括的に学べる構成になっています。著者は、実践的な機械学習システムの実装をサポートする専門家です。
本書は、Javaをゼロから学びたい人や他の言語からJavaに移行したい人向けに、プログラミングの基礎をわかりやすく解説しています。Javaは多くの業務システムで利用されており、エンジニアとしての需要も高い言語です。内容は、Javaの基本から高度なプログラミング、開発ツールの使い方、Webアプリケーションの開発まで幅広くカバーしています。実際にプログラムを組む体験を通じて、プログラミングの楽しさと難しさを学ぶことを目指しています。
この書籍は、地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングを活用して業績を向上させるストーリーを通じて、デジタルマーケティングの基礎を学ぶ内容です。デジタル化を成功させるための条件や、重要な要素（MEO・SEO、データ分析、ECサイト構築、SNS活用など）が解説されています。著者は上野佑馬で、データ分析やデジタルマーケティングの専門家です。
デジタルマーケティングとデータ分析について漫画で分かりやすく学べる。基本的な内容が網羅的に学べるのでデジタルマーケティング職についたばかりのビジネスパーソンや個人事業や中小企業でこれからデジタルに力を入れようとしている経営者にオススメ！
本書は、機械学習の有名なアルゴリズムをPythonを用いてゼロから実装することを目的としています。実用的なフレームワークを使用するのではなく、機械学習の仕組みを深く理解することで応用力や問題解決力を高めることを目指しています。内容は、Pythonの基本、機械学習に必要な数学、数値計算、そして具体的な機械学習アルゴリズムに関する解説を含んでおり、初心者や実務に携わるエンジニアに適しています。著者はシルバーエッグ・テクノロジーのチーフサイエンティストで、機械学習アルゴリズムの設計・実装に精通しています。
この書籍は、ディープラーニングをゼロから実装することで学ぶ入門書です。Python 3を用いて、基礎から誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなどの実装を通じて理解を深めます。また、ハイパーパラメータの設定やBatch Normalization、Dropout、Adamなどの最新技術、さらには自動運転や画像生成などの応用例についても触れています。著者は斎藤康毅氏で、コンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事しています。
ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。
本書は、機械学習を実践的に学ぶための教材で、scikit-learn、TensorFlow、Kerasを用いて、基礎から応用までの手法を体系的に解説しています。内容には、データ処理、モデル学習、深層学習、強化学習、コンピュータビジョン、自然言語処理などが含まれ、サンプルコードはすべてGitHubで公開され、Jupyter Notebookで試すことができます。第2版では新たに畳み込みニューラルネットワークやGANによる画像生成の説明も追加されています。機械学習を学びたいエンジニアにとって必携の一冊です。
この書籍は、ガウス過程に関する日本初の入門書であり、ベイズ的回帰モデルの柔軟性を解説しています。内容は線形回帰から始まり、ガウス過程の原理や教師なし学習、実応用に関する最新の話題も取り上げています。各章では、ガウス過程の基本概念、計算法、適用例などが詳しく説明されています。著者は統計や情報科学の専門家です。
この書籍は、データサイエンスにおける統計学と機械学習の52の基本概念を簡潔に説明し、必要な数式やグラフ、RとPythonのコードを提供します。データの分類、分析、モデル化、予測において、統計学の重要な要素を明確にし、効率的に学ぶことができます。改訂版ではPythonにも対応し、コードはGitHubからダウンロード可能です。著者はデータサイエンスの専門家であり、幅広い経験を持っています。
