Pythonではじめる機械学習

記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。

• SE 1年目で読んだ技術書68冊＋α Qiita · BinomialSheep · 2022年3月 · いいね 260

  8月に読み、評価を星4、難易度を星10としている。教師あり・なし学習の各アルゴリズムの特徴と実践に加え、特徴量エンジニアリング、モデル評価、パイプライン構築にもそれぞれ1章を割き、ディープラーニング以外の機械学習を濃密に学べたと述べている。scikit-learnを使うため数学やアルゴリズムの高度な前提知識は不要だが、読み応えがあり、夏季10連休の半分を費やし、平日に読むなら1か月かかるとの見立てである。

• プログラミング初心者の学生が2年間で読んだ本の中でオススメを紹介する Qiita · nagi · 2021年6月 · いいね 153

  G検テキストで機械学習について「なんとなく分かった」という段階から先へ進むための本として紹介している。scikit-learnというフレームワークを使い、機械学習の流れを学ぶ内容だと説明する。読み進めるにはPythonの基礎知識と機械学習の基礎知識が必要で、それらがあれば何とか読み進められるはずだとしている。

• 『Qiitaユーザーが選ぶ、2019年に読んで良かった技術書』アンケート結果発表に基づいて読書記録 Qiita · Dr. Kiyoshi Ogawa · 2020年1月 · いいね 5
• 技術書 coding(148) Qiita · Dr. Kiyoshi Ogawa · 2019年1月 · いいね 3
• 読みたい本 Zenn · NR · 2025年12月 · いいね 1

  機械学習関連の本を並べる中で、本書をScikit-learnを中心に扱う中級者向けの本として紹介している。読む際には多少の前提知識が必要だとしている。機械学習の本の一覧では、ニューラルネットの実装書や英語の実践書に続き、理論とPyTorch実装を扱う本の前に挙げている。紹介文では、Scikit-learn中心であることと、中級者向けで前提知識が多少必要なことを記している。