機械学習はこれ一本！pythonインストール～機械学習実装まで完全理解講座

機械学習の勉強をしたい人、なんで本なんか買ってるの？

非常に人気がある教科書になったので、期間限定での値下げ状態とさせて頂いています。値上げ前に是非手に取ってみてください！

さて、「pythonで機械学習をやりたい！」「データサイエンティストになりたい！」と言っている方。

なんで無料学習サイトから基礎構文を学んでいるんですか？

なんで「python入門」みたいな本を買って学んでいるんですか？

例えばあなたが「英語堪能になりたい！」と思っているとしましょう。中学の本から学びなおすのが最速ですか？

違いますよね？今すぐアメリカで2年暮らすのが最速で英語を学ぶ方法ですよね？



継ぎ接ぎな英語でも、とりあえずコミュニケーションがほんの少し取れるようになってからスラングでも正確な構文でも学べばいいじゃないですか！！

機械学習も同じです。Python入門書？無料サイト？なぜ遠回りするんですか？



間違っています。まずは最小限の知識だけ付けたら「実装してしまう」。

それから理論だったり応用技術を学ぶ。これが最速です。

「機械学習の実装」「機械学習を使いこなす」という目的を達成してから、周辺知識の完成度を高めていけばいいんです。

私も失敗しました。最初は機械学習の本とかpythonの入門書とか読んでたんです。

でも何にも頭に入っていかない。

だからまずは機械学習の大会に出てみたんです。英語堪能になりたいからアメリカに行ってみたってのと一緒。

するとめちゃめちゃ上達が早い。吸収が早い。応用が利くようになる！

まず根幹の「機械学習の実装」が出来たからなんですよね。

みなさんも同じように、まずは「機械学習の実装」から入っていただきたい。

それからpythonの他の基礎構文だったり機械学習の知識に羽を伸ばして頂きたいんです！

この記事はpython知識は最小限にして、「機械学習の実装」に最重要の重きを置いております。

この記事で得られる知識

早速本題に移りましょう。

この記事は「pythonで機械学習を実装したい！」「でも何から勉強していいか分からない！」という人向けです。

講義内容としては以下の通り。

①pythonのインストール

②機械学習の実装の為の、最小限のpython構文の講義

③EDA(探索的データ解析)の解説＆実装

④決定木の解説＆実装

⑤ランダムフォレストの解説＆実装

⑥最先端の機械学習（LightGBMと呼ばれるモデル）の解説＆実装

⑦ハイパーパラメータチューニング（モデルの最適化）の解説＆実装

⑧逐次追記事項（2020/03/14:ランダムフォレスト&LightGBM内部可視化＋原理イメージ強化講義を追加)

全て「実装できる」まで徹底解説をしていきます。

つまり、全てコードが書いてあります！コードを写経すれば必ず身につきます！

機械学習習得までの最短経路を目指します。余計な知識は一切なし！

決して難しい内容ではなく、学習難易度の飛躍もありません。分からない点も少し調べれば必ずこの記事に戻ってこれる構成になっています。

ちなみに「理解する必要はない」箇所（例えばデータ可視化の関数作りなど）は説明を省く場合がありますので、そのときは「理解する必要はない」と明言します。

最終的には「機械学習全体の概要がつかめた！実装できる！」「もっとpythonを勉強して色々なアイデアを試してみたい！」というレベルまで行きましょう。

この記事がデータサイエンティストへの最短経路です！断言します！