【Python】scikit-learnのおすすめ入門本ランキング6選!

scikit-learnのおすすめ入門本ランキング6選!【2021年】
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こんにちは、monoです。

scikit-learnはPythonの機械学習ライブラリで、とりあえずPythonを触ってみたい人、簡単なデータ分析を実践してみたい人におすすめです。

この記事では、scikit-learnについての知識を深めて実務に役立てたい人向けに、「scikit-learnのおすすめ入門本」を紹介します。

scikit-learnの本を探している人はぜひ参考にしてください。

目次

scikit-learnのおすすめ入門本6選!

scikit-learnのおすすめ入門本を6冊ご紹介します。

scikit-learnデータ分析実践ハンドブック

scikit-learnデータ分析実践ハンドブック」は、実データに合わせて最適な予測モデルを作ることのできるPythonライブラリのscikit-learnを解説した本。

不動産価格の予測やワイン品種の分類で使用する典型的なデータセットや、タイタニック、気温、MovieLensのデータセットなど、より実践的なデータ分析について詳しく解説されています。

機械学習アルゴリズムを数式と図解を多用して丁寧に解説し、わかりやすいサンプルを使ってデータ分析の手法を紹介してくれているので、Pythonユーザーでデータ分析が初めてのような人におすすめの本です。

Python機械学習ライブラリscikit-learn活用レシピ80

Python機械学習ライブラリscikit-learn活用レシピ80」は、Python機械学習ライブラリを使いこなすための解説本。

機械学習の基本的な枠組みや、距離指標によるモデル構築など、Python機械学習ライブラリについて詳しく解説されています。

Python機械学習ライブラリを使いこなすためのテクニックを幅広く解説しているので、Pythonを使いこなすため勉強中な人におすすめの本です。

Pythonデータサイエンスハンドブック

Pythonデータサイエンスハンドブック」は、機械学習ツールについてわかりやすく書かれている本。

機械学習ツールについて、詳しく解説されています。

Pythonのデータサイエンス用のツールについて詳しく書かれているので、科学計算を行うような人におすすめの本です。

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

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」は、scikit-learnを使った機械学習の方法を解説する本。

特徴量エンジニアリングや、モデルの評価と改善など、scikit-learnを使った機械学習の方法について詳しく解説されています。

従来の機械学習の解説書にはない特長を備えているので、scikit-learnを使った機械学習の方法を勉強中な人におすすめの本です。

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

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scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習」は、コードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることが書かれてる本。

機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法やコスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎など、実際の業務で必要となる機械学習のスキルについて詳しく解説されています。

ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までの事が書かれてるので、エンジニアで機械学習を学びたい人におすすめの本です。

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scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習

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scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習」は、機械学習が使えるようになるまでの解説本。

データの処理・クリーニングなどの基礎や、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など、深層学習について詳しく解説されています。

実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめたなので、機械学習を学びたいエンジニア系な人におすすめの本です。

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機械学習・深層学習による自然言語処理入門

機械学習・深層学習による自然言語処理入門」は、プログラミングの初歩的な部分から学べる本。

機械学習や自然言語処理など、基礎から丁寧に詳しく解説されています。

基礎から応用まで分かりやすく書かれているので、機械学習について何から学べば分からなくて悩み中な人におすすめの本です。

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まとめ

今回は、「scikit-learnのおすすめ入門本」について解説しました。

scikit-learnの知識を身につけて、色々な機械学習モデルを構築してみてください。

では、また。

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