みなさんこんにちは。ときか姉です♪
私にはちょっとした収集癖があって時折小物なんかを買い集めたりすることがあるのですが、Python機械学習関連書籍もそんな対象です。
今回はPythonによる機械学習関連書籍8冊を紹介したいと思います。
蔵書の中から厳選したものという訳ではなく急に思い立ったので今手元にあったものを紹介といった感じです。順番にも深い意味はありません。この中からピックアップした3冊は文末に記しました。参考になれば幸いです。
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1. Pythonによるデータ分析入門 -第2版-
データ分析の事例, ipython notebookの紹介から入って、numpy, pandas, データの読み書き、データの変換（前処理用）、データ可視化、時系列データ、金融データとなんでもござれ。Jupyter notebook/labがここまで普及した今となってはやや古いかも知れませんがとても良くまとまっています。最近はカラフルで視覚的にも楽しい本が増えているのでオライリーの硬派な装飾に怯む人もいるかもしれないけど、初版2013年と思うととても良い本。Numpyのスライシングのところがとても良かったです。
2. Pythonによるファイナンス
Pandasに関してはこれでもかというぐらい書かれています。金融時系列の可視化、ストキャスティクスなどは基本的にPythonで書けるようになります。後半の自動売買の箇所は日本では使えなかったりしますが、とても良い本。Pandasの確認でなんだかんだ今も手にとることが多いです。（単に逆引き持ってないからかも知れませんが。）
3. 東京大学のデータサイエンティスト養成講座
回帰に始まりpandas, matplotlibによるデータ可視化、相関係数、SVMまで。コンパクトで見やすいです。そして演習問題が豊富。演習問題を解くのはとても大事ですよね。コーディングはやり方を見てわかって理解するのではなく、書こうとして詰まった際に自分のわかってないところを気づく経験にこそむしろ学びと気づきが大きいと思います。文句なしの良著です。
4. Python実践データ分析100本ノック
個人的にはこれ初心者におすすめ。実務的な内容で演習形式になっています。これだけやればデータサイエンティストになれるというわけではないけれども、データ解析の実務で遭遇するシチュエーションをできるだけ取り入れてくれているのでかなり力が付くと思います。
実務ではきれいなデータばかりではないのでそれへの免疫と対応力がある程度つきます。英会話もシチュエーション織り込んだ方が身につきやすいように、プログラミングも言語なので実務イメージ持たせてくれるのは大変良いと思います。あと、小さな達成感を都度与えてくれるのと、終わりが見えるとモチベ維持しやすいことから、特に時間ないけれども挫折せずに続けたいという方にはぜひおすすめです。
内容は、前半は比較的地味なデータの整形などで、後半はクラスタリングや形態素解析、簡単なネットワーク描画、画像処理（人物検出）まで。
5. Pythonでつくるゲーム開発入門講座
PyGameを用いたゲーム開発入門。UIやアルゴリズムをいかに簡単に書くかの参考になりました。寝ながら気楽に読める良著だと思います。
（書いた後に気づいたのですが機械学習全く関係ないですね。汗）
6. Kaggleで勝つデータ分析の技術
これを購入した当時はKaggleの書籍が少なかったような。確か和書だと5冊行かなかったんじゃないかなと。今はたくさんあるのでわかりませんが、モデルのチューニングはまとまってあるので再確認になりました。
7. -データ収集からWebアプリ開発まで- 実践で学ぶ機械学習活用ガイド
Webアプリの部分に惹かれて購入。Dockerでの配布までかかれています。アプリ部分は広く浅くと行った感じでもう少し深い情報がほしかったかなという気がします。デプロイまでざっと知りたい方には良いと思います。
8. データサイエンス教本 -Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ解析-
コンパクトによくまとまっている良著。前半の推定や回帰は比較的丁寧ですが、後半の時系列解析や画像解析はさっと進んでWebで探せる情報の域を出ない感じです。内容が多岐に渡るので分量的には仕方ないかも。データサイエンスで定番のコードをPythonで書くとどんな感じになるのかを一通りざっくり知りたいのならおすすめです。
まとめ
今回は以上8冊です。
ピックアップすると以下3冊です。
本気でPythonエンジニアを目指したい初心者へおすすめなのは、
・東京大学のデータサイエンス養成講座
・Python実践データ分析100本ノック
金融時系列解析など、Pandasを使えるようになりたい方は、
・Pythonによるファイナンス
もおすすめです。
ここまで機械学習がブームになりPythonのライブラリも増えた現在では、網羅的な情報を含んだ書籍はもう飽和している感があります。初心者から中級へ向かう方はやりたい目的に応じて内容が絞られた書籍を参照すると良いと思います。
実際画像処理・時系列解析・強化学習などの分野ごとのPython書籍も充実してきましたのでそちらも折を見て紹介したいと思います。他にも実は積ん読状態の本もまだまだたくさんあるのでそちらも機会があればレビューしますね。
以上です。楽しんでいただけたでしょうか？
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