【2024年】「特徴量エンジニアリング」のおすすめ 本 112選!人気ランキング

この記事では、「特徴量エンジニアリング」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. 機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践 (オライリー・ジャパン)
  2. Kaggleで勝つデータ分析の技術
  3. 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
  4. 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版
  5. AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出]
  6. データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために
  7. [第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
  8. 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]
  9. Python実践データ分析100本ノック
  10. データ視覚化のデザイン
他102件
No.2
95
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データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫!Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ!
No.6
81
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データサイエンスを学ぶ上でこちらに一通り目を通しておくとベースが出来上がると思うのでオススメ。幅広く学べるがそこまで深く突っ込まないので気に入った領域は他の書籍で補完した方がよいかも!
No.9
72
みんなのレビュー
ある程度構文を覚えた後にPythonでの分析に慣れたいのであればこの書籍一択。Pythonでのデータ分析に慣れるためにはとにかく手を動かしまくること!
No.15
70

5つの実践的なケーススタディで特徴量エンジニアリングの手法を解説。機械学習におけるパフォーマンス向上のヒントが得られる。 特徴量エンジニアリングの「理論と実践」を組み合わせて学ぶ!5つの実践的なケーススタディを通じ、特徴量エンジニアリングの具体的手法を詳しく解説します。序盤の章で特徴量エンジニアリングの基本概念や基礎知識を学んだ上で、後続章ではCOVID-19の診断や再犯率のモデリングなどの実社会での活用を想定した事例を通じて、特徴量エンジニアリングの実践に取り組みます。自然言語処理やコンピュータビジョン、時系列分析など、様々な機械学習ジャンルにおけるパフォーマンス向上のためのヒントが得られます。

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No.18
65

個人の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で業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の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で業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

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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!
No.19
65
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No.22
63

ディープラーニング活用なくしてビジネスの飛躍的成長なし

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No.31
61
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内容は少々難解だが、統計学や機械学習・データサイエンス分野のエッセンスが詰まっていて何度も読み返したい書籍。大学院生時代の授業の輪読して使用し、目からウロコの連続だった。ある程度基礎固めをした後に読んでほしい1冊
No.35
61

文科と理科両方の学生のために,統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに,統計学の体系的な知識を与えるように,編集・執筆された.豊富な実際例を用いつつ,図表を多くとり入れ,視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した. 第1章 統計学の基礎(中井検裕,縄田和満,松原 望) 第2章 1次元のデータ(中井検裕) 第3章 2次元のデータ(中井研裕,松原 望) 第4章 確率(縄田和満,松原 望) 第5章 確率変数(松原 望) 第6章 確率分布(松原 望) 第7章 多次元の確率分布(松原 望) 第8章 大数の法則と中心極限定理(中井検裕) 第9章 標本分布(縄田和満) 第10章 正規分布からの標本(縄田和満) 第11章 推定(縄田和満) 第12章 仮説検定(縄田和満,松原 望) 第13章 回帰分析(縄田和満) 統計数値表 練習問題の解答

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No.36
61
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「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。
No.37
61

AI白書 2020

独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会
KADOKAWA
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No.38
61
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AIの権威である東大の松尾豊教授の書籍。小難しい内容はほとんどなく、一般受けするような内容でAIの今後について分かりやすく学べる書籍。
No.40
61
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ゴリゴリのデータサイエンティストやAIエンジニアを目指す人というよりも、コンサルタントやAIプランナーを目指す人向けの本。
No.43
61
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ビジネスパーソンにAIの書籍を1冊オススメするなら間違いなくこれを選ぶ。データサイエンティスト協会の理事も努めビジネス・アカデミックの両面からデータサイエンスにBETしている安宅さんが語るAIのあり方。我々日本人がこれからの時代において世界でプレゼンスを発揮するためにはどうすればよいかを教えてくれる書籍で非常に感銘を受けた。どんよりとした日本の停滞感に対して少しでも希望を見出すことのできる書籍。安宅さんの書籍はどれも素晴らしいが絶対にこれは読んで欲しい。
No.45
61

人工知能 人工知能と世界の見方 人工知能と社会

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No.50
61

オークション等の注目のトピックスを盛り込み,解説をさらに丁寧に初学者にわかりやすく,新たに2色刷としてさらに読みやすく一新。 基礎から新しい研究成果までをカバーし,楽しみながらゲーム理論のエッセンスとその考え方を学べるスタンダードテキストの新版。オークション等の注目トピックスを盛り込み,さらに丁寧な解説でわかりやすく,新たに2色刷としてさらに読みやすく一新。 第1章 ゲーム理論とは何だろうか? 第2章 選択と意思決定 第3章 戦略ゲーム 第4章 ナッシュ均衡点 第5章 利害の対立と協力 第6章 ダイナミックなゲーム 第7章 繰り返しゲーム 第8章 不確実な相手とのゲーム 第9章 交渉ゲーム 第10章 グループ形成と利得分配 第11章 進化ゲーム 第12章 ゲーム実験

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No.52
63
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日本のデータサイエンティスト第一人者である河本薫さんの書籍。現場にどうやってデータサイエンスを浸透していくか、組織としてどうやって価値ある分析アウトプットを出すことができるかが学べる。
No.53
63
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No.54
61

ディジタル画像処理[改訂第二版]

ディジタル画像処理編集委員会
画像情報教育振興協会
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No.57
60
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ベイズを深く学びたいならこの書籍は外せない。ただかなり難解なので最初からこれに取り組むと挫折する。
No.59
60
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No.67
63
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No.69
63

フレームワーク編

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No.75
63
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No.77
60
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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。
No.81
60
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No.88
60

自然言語処理編

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ゼロから分かるディープラーニングシリーズはどれも非常に分かりやすい。こちらの自然言語処理編は前作を読みディープラーニングの基本を理解してより高度なアーキテクチャを学びたいと思った時にオススメ。レベルは少々上がっているがそれでも分かりやすく学べる。RNNやLSTMなどが学べる
No.89
60
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No.90
60
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学生の時にこの書籍を読んで統計学に興味を持った。統計学の魅力について分かりやすく学べる書籍。専門的な内容はそれほどないのでスラスラ読める。統計学ってどんなことができるの?なんでそんなにすごいの?ということを知りたい人がまず最初に読むべき本。
No.97
60
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No.100
60

自然科学の統計学 (基礎統計学)

東京大学教養学部統計学教室
東京大学出版会

自然科学・工学・医学等への応用をめざしつつ,さまざまな統計学的考え方を紹介し,その基礎をわかりやすく解説する.シリーズIと同様に,豊富に実際例を用いつつ,図表を多くとり入れて,視覚的にもわかりやすく統計学を親しみながら学べるよう編集した. 第1章 確率の基礎(矢島美寛) 第2章 線形モデルと最小二乗法(廣津千尋) 第3章 実験データの分析(藤野和建) 第4章 最尤法(廣津千尋) 第5章 適合度検定(廣津千尋) 第6章 検定と標本の大きさ(竹村彰通) 第7章 分布の仮定(竹内 啓,藤野和建) 第8章 質的データの統計的分析(縄田和満) 第9章 ベイズ決定(松原 望) 第10章 確率過程の基礎(矢島美寛) 第11章 乱数の性質(伏見正則)

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No.101
60

人文・社会科学の統計学 (基礎統計学)

東京大学教養学部統計学教室
東京大学出版会

現代社会においては,さまざまなデータを正しく扱うことが全てに優先する.本書は,われわれの生活や社会と直接・間接にかかわりをもつ分野で用いられている統計的方法の基礎から応用までを,具体例に即して分かりやすく解説する. 第1章 統計学とデータ(高橋伸夫) 第2章 データの分析(竹村彰通) 第3章 標本調査法(竹村彰通) 第4章 統計調査と経済統計(廣松 毅) 第5章 地域統計(中井検裕) 第6章 経済分析における回帰分析(縄田和満・松原 望) 第7章 経済時系列データの分析(国友直人) 第8章 社会調査(盛山和夫) 第9章 社会移動データの分析手法(盛山和夫) 第10章 要因探究の方法(盛山和夫) 第11章 心理測定データの解析(渡部 洋) 第12章 テスト理論(渡部 洋) 第13章 心理・教育データのための統計的方法(渡部 洋)

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No.103
60
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No.109
60
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線形回帰分析を学んでそこから一般化線形回帰モデル、ベイズと拡張していく上で非常にオススメな本。初学者には少々難解な部分もあるが、統計学を学ぶ上で必ずどこかで読んで欲しい書籍。学生の時に読んだが、これを読むことでこれまで学んできた内容が整理され頭がクリアになった記憶がある。統計学を語るなら絶対読んで欲しい非常におすすめの書籍。
No.110
60
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機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか?どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
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