絶え間なく更新されるベストプラクティスが
「ベスト」であり続けるための基礎技術のすべて
【本書の内容】
本書は
Brett Lantz， ”Machine Learning with R - Third Edition”，
Packt Publishing， 2019
の邦訳版です。
本書は「機械学習」で語られることの多い手法（最近傍法や回帰法、ナイーブベイズ
や決定木を使った分類法）を網羅し、それぞれの意味や成立条件を解説します。
といっても、ゴリゴリの数式だけを使うわけではなく、既存のデータを使用し、
それら手法によって解析した結果、どのようなグラフが表示されるか、を
手取り足取りで解説してくれます。
ですから、機械学習を構成するさまざまな手法を、実際に使えるレベルで理解できる
ようになります。
そのため、自身が関わるプロジェクトにおいて、どの手法がベストプラクティスと
なるのか、無意味な分析・解析を避ける勘所がわかるようになるでしょう。
「機械学習」を学んだものの「もやもや」に付きまとわれているエンジニアに
よく効く一冊です。
【本書のポイント】
・「機械学習」と呼ばれる手法を網羅
・手法を構成する手続きやその前準備を微細に解説
・各手法のメリットとデメリットも紹介
・実際に手を動かすことで各種手法を正しく利用できるようになる
【読者が得られること】
・機械学習とその派生手法のモデルを頭の中に構築できる
・機械学習を成立させるさまざまな手法に精通できる
・プロジェクトで真に必要な手法がわかる
・（ついでに）R言語（4.x系）も習得できる
※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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