日本からのトップレビュー

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  Amazon カスタマー

  星5つ中5つ

  手軽に機械学習が実践できる

  2025年3月13日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

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  文書が分かりやすく、入門書として最適です。

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• 

  ナッツ

  星5つ中4つ

  はじめての方に

  2025年10月28日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

  無料商品のAmazon Vineカスタマーレビュー

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  機械学習を基礎から学びたい方に向けた実践的な入門書です。

  Pythonを使って、データの前処理からモデル構築、評価までの流れを丁寧に解説しており、

  初心者の方でも無理なく理解できる構成になっています。

  機械学習の理論を深く掘り下げるというよりは、

  実際に手を動かしながら「使える力」を身につけることを重視した一冊です。

  これから学び始める方にとって、良いスタート地点になるとおもいます

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  さいず

  星5つ中5つ

  小型な本にボリュームたっぷり

  2024年12月14日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

  無料商品のAmazon Vineカスタマーレビュー

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  Pythonの機械学習入門書です。

  A5サイズの参考書になっています。

  第2版ということで、前書の内容を発展させて最新のニーズに対応した章が追加されているとのことです。

  筆者の方は普段エンジニア関連の研修をされているとのことなので、安心感があります。

  尚、機械学習なので当然かと思いますが、本書は同作者のPython入門書を読み終えている、またはそれと同等知識を有している方向けですのでご注意ください。

  本書の内容としては、すぐに機械学習の実装方法を学ぶわけではありません。

  機械学習を行うために必要な知識がたくさんあるため、まずはその解説が数章続きます。

  まぁいきなり機械学習の実践と言われてもピンと来ないので、しっかり解説があってよいです。

  ここで機械学習とはというものが学べるので、機械学習入門にふさわしいです。

  その後は実践という形で、分類と回帰について学んでいきます。

  徐々に難易度が上がっていく順当なスタイルなので、学びやすいと思います。

  当然入門書なので、実際の機械学習の世界は本のボリュームとは比較にならないようです。

  これから機械学習を学んでいきたいという方には、とても良い参考書だと思います。

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  beta

  星5つ中3つ

  説明はわかりやすい，しかし構成にかなりクセがある

  2026年6月4日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

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  全体にわかりやすくイラストや画像も多く初心者にとっつきやすい工夫がなされている。ただ，クセが結構つよい。万人におすすめはできない。

  ・Polarsについての解説が第二版で追加されたが，これは大規模データを扱うときPandasより高速と言われているもの。この本の読者層のような初心者にPolarsの知識が必要かというと，疑問。

  ・データが手元にあれば機械学習モデルをいきなり作る前にまずはデータを可視化し，特徴量どうしの相関や散布図などを確認するのが定石だと思うけど，この本では（chapter 5でアヤメの判別など）データを読み込んでいきなり予測モデルを学習する，という流儀のようだ。可視化による事前確認をもっと強調した方がいい。この本では散布図によるデータ確認を「外れ値を見つけるために重要」と説明してあるが，それは違う。もっと基本的なデータ特性の理解のため，ではないか？「この特徴量は大事そう」とかそういうの。

  ・決定木と線形回帰ばっかり異常にくわしく書いてある。この本は「決定木の使い方を学ぶためのもの」と言えるくらい，決定木ばっかり使用してる。初心者にも説明しやすいから選びたいのはわかるが，実務では決定木なんてほぼ使用しない（アンサンブルモデルの部品として使う程度）。さすがにちょっと偏りすぎ。後半にランダムフォレスト等もほんの少しだけ，チラッと出てくるけど短すぎる。

  ・分類のモデルといえばやはり最も実務で大事なのはロジスティック回帰なのは間違いない。医療系であれ経済系であれ，分野を問わない。しかし，この本ではロジスティック回帰が出てきてちょろっと短く解説されているのは p.390 付近のみ。機械学習の教科書なのに最初の390ページもの間，全然ロジスティック回帰を説明しないのは正直どうかと思った。恐らく著者はlog関数やexp関数がわからない読者が多いと思って後回しにしたのだろうが，そんなレベルの読者はそもそも統計学なんて使いこなせないでしょう・・・。

  ・欠損値と外れ値の扱いについての説明が多すぎる。この本は「これでもか！」というくらい，サンプルデータに欠損値と外れ値を入れてあって，読者はそれらを事前にスクリーニングして処理することを強制される。たとえばChapter 5, 6, 7, 8, 10でそういう話がある。初心者にいきなり欠損値や外れ値まみれのデータばかり扱わせるのは機械学習の本質の学習のためには邪魔。ひととおり学習の流れやモデルの使い方を学んだ後に１回くらいやる価値はあるけど，この本のように何度も何度も何度も何度も欠損値や外れ値の前処理をさせる意図がわからない。

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  amazonカスタマー

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  定評ある入門書の最新版

  2024年12月8日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

  無料商品のAmazon Vineカスタマーレビュー

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  Python（パイソン）の理解の前提になり、その点が注意点です。

  Pythonの学習蒲田という方は、本書の姉妹版である

  スッキリわかるPython入門 第2版をお勧めします。

  本書は機械学習の初学者向けの書籍としては一番わかり易いという印象です。

  イラストや図解を交えて情報が整理されいることや、数式を使用しない解説なので、

  本書を理解するに際して考え込むことが少なくて、どんどん読み進めていけそうです。

  また章ごとに、まとめと練習問題がありますので、ステップ・バイ・ステップで学習できます。

  さらに最低限の高校数学の理解やエラー解決方法も本書に収録されているので、

  この1冊で、各種手法、統計の基礎など入門レベルの内容について、

  独学で理解出来るぐらいに仕上がっていると思います。

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  yoshi161

  星5つ中5つ

  機械学習の入門レベル半ばまでの手習い

  2024年12月14日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

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  スッキリわかるPythonによる機械学習入門 第2版 (スッキリわかる入門シリーズ)

  pythonの最低限の知識があることを前提としていますが、知らなくてもついていけると思います。

  numpyやpandasについても本書で使う部分は学べます。

  理論的な部分はふわっとしたお話で済ませて、ライブラリを使った手習いが続きます。

  手習いはデータの前準備から始まるので実践的な作業ができますが、データセットが小さすぎるので結果もあまり面白くないです。

  スッキリわかるシリーズはページ数のわりに内容は薄く本書も200ページあれば書けるくらいの内容。ただ、ブースティングなど今回のブーム時から使われるようになったトピックも手習いできるのでいまどきの機械学習の雰囲気を感じることはできます。

  理論学習時する際には手計算することもあるので本書のような小さなデータセットを用いているものは副読本としても使いやすいと思います。

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  Amazonカスタマー

  星5つ中4つ

  機械学習の全体像がざっくりと学べる、内容も浅めなので入門に最適、Pythoneの事前学習は必要

  2024年12月16日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

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  本書は以下の構成になっていて、座学から始まり、実際のデータを用いて体感しながら、機械学習の基礎を広く浅くPythoneで解説する内容となっています。

  　chapter0　Pythonの基本文法の復習

  　chapter1　AIと機械学習

  　chapter2　機械学習に必要な基礎統計学

  　chapter3　機械学習によるデータ分析の流れ

  　chapter4　機械学習の体験

  　chapter5　分類１：アヤメの判別

  　chapter6　回帰１：映画の興行収入の予測

  　chapter7　分類２：客船沈没事故での生存予測

  　chapter8　回帰２：住宅の平均価格の予測

  　chapter9　教師あり学習の総合演習

  　chapter10　より実践的な前処理

  　chapter11　さまざまな教師あり学習：回帰

  　chapter12　さまざまな教師あり学習：分類

  　chapter13　さまざsまな予測性能評価

  　chapter14　教師なし学習１：次元の削減

  　chapter15　教師なし学習２：クラスタリング

  　chapter16　まだまだ広がる機械学習の世界

  Pythoneの文法の解説は出てきませんので、Pythonの基礎は学習済みの方が対象になっています。

  一部、詳細は「スッキリわかるPython入門」参照、となっているところがあるので、文法がわかっていない方は両方揃えた方が良いかもしれませんが、難しい話は是てきませんので、必要に応じてネットで調べれば問題ありません。

  ライブラリを使って、結果を出して、はい終わり、という無責任な内容ではなく、

  ライブラリに触れながら、それをやることの意味を学びながら、機械学習の全体像をざっくりと掴める内容となっています。

  ページ数はそれなりにありますが、内容は浅めなので、題名通り入門に最適かと思います。

  もう一歩踏み込んで機械学習の原理を学びたい場合、次の書籍として「ゼロから作るDeep Learning」をお勧めします。

  データ分析に興味を持った方は、「PythonではじめるKaggleスタートブック」等でKaggleを使って学習していくのをお勧めします。

  次のステップに進むための事前学習としてちょうど良い内容・ボリュームだと思います。

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  Amazonカスタマー

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  プログラミング言語挫折人間がもう一度やり直したくなった！

  2024年12月20日に日本でレビュー済み

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  プログラミング言語を過去に勉強していましたが、途中から不明になりやめてしまいました。

  この本は、もう一度読み直してやってみようとやる気をださせてくれる本のまとめ方となっていました。

  1つ1つの言語を、小学生の時のような算数の問題の様に、日常生活の例題をもとに

  言語をアシストして使おうと説明してくれているので、とても読んでいて面白いです。

  気になる点としては、

  やりたいことに対してのコードを見つけようと思うと、探しづらいかなと思いました。

  購入してやる気を出させてくれた本です。

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