2ヶ月くらい前に出たscikit-learnの本で、発売後直ぐに読んで感想書いてなかった。
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Andreas C. Muller
オライリージャパン / 3672円 ( 2017-05-25 )
内容としては交差検定のやり方が丁寧に説明されていてよかったのと、色々なアルゴリズムのパラメータを振るとどういう挙動を示すのかがきちんと説明されていて非常によかった。
そもそもscikit-learn自体が理論的な背景を知らなくても簡単に機械学習をできるようにするパッケージなんで、こういう本は実務的には非常にニーズがあるんではないでしょうか？
とりあえず、機械学習の素養はないけどRF,SVMとかつかってみたいんだよねっていう人には間違いなくオススメできると思います。
それから理論の本だと、パラメータ調整の話とか、トレーニングセット、テストセットの分け方とかそういう話は基本的に書いてないんで、汎化モデルを作る際にどういうところに気を使ったらいいかとか勉強になりますし、こういうデータの分け方はディープラーニングでも一緒なので知らないのであれば本書で一通り押さえておくと良いでしょう。
一方で理論的なことはほとんど書かれていないので、ちゃんと勉強したい人はPRMLをオススメします。僕は三周くらいはしたはず、そして、あの頃は実装Rで書いてたんやなーとしみじみした。8,9 年前の話なんか…
そういえば、この前のMishima.sykでModern Rっていう言葉を初めて聞いたわ。