フリーソフトではじめる機械学習入門 (第2版)

• 著者：荒木雅弘
• 出版社：森北出版
• 出版年：2018年
• 出版社の公式ホームページ：https://www.morikita.co.jp/books/mid/085212
• 例題・演習問題に用いた Python のソースコード GitHub
• 書影
  

スライドと Jupyter Notebooks

1. はじめに

• Jupyter Notebook: chap01.ipynb

2. 機械学習の基本的な手順（Python 編）

• Jupyter Notebook: chap02.ipynb

3. 識別 ー概念学習ー

• Jupyter Notebook: chap03.ipynb

4. 識別　ー統計的手法ー

• Jupyter Notebook: chap04.ipynb

5. 識別　ー生成モデルと識別モデルー

• Jupyter Notebook: chap05.ipynb

6. 回帰

• Jupyter Notebook: chap06.ipynb

7. サポートベクターマシン

• Jupyter Notebook: chap07.ipynb

8. ニューラルネットワーク

• Jupyter Notebook: chap08.ipynb

9. 深層学習

• Jupyter Notebook: chap09.ipynb

10. アンサンブル学習

• Jupyter Notebook: chap10.ipynb

11. モデル推定

• Jupyter Notebook: chap11.ipynb

12. パターンマイニング

• Jupyter Notebook: chap12.ipynb

13. 系列データの識別

• Jupyter Notebook: chap13.ipynb

14. 半教師あり学習

• Jupyter Notebook: chap14.ipynb

15. 強化学習

• Jupyter Notebook: chap15.ipynb