僕はベイズ統計モデリングをはじめる前（5年ほど前）までは主に機械学習をしていました。その頃は平易な成書はあまりなくて、サポートベクターマシンの理論の難しい本を読んだり、Weka本（当時はこれ）を読みながら実装していたことを思い出します。PythonでもSVM-RFEを書いたりしてました。しかし、時は流れ、Pythonからscikit-learnという機械学習用ライブラリや深層学習を手軽に使うことができるようになり、気づいたらPythonは機械学習に必要不可欠な言語になっていました。この本はそんな機械学習に特化したPythonの使い方を理論と実装の両面から平易に丁寧に説明しています。理論は理系学部生なら理解できるぐらいで、実装はPythonやnumpyを少し触ったことがある人なら分かるぐらいのレベルです。いつの間にかこのような読みやすい機械学習の和書が出ているのは感慨深いです。 Python

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適用対象: SQL Server 2016 (13.x) のみ R Services は、リレーショナル データを使用して R スクリプトを実行することができる SQL Server 2016 の機能です。 オープンソースのパッケージとフレームワーク、および予測分析と機械学習用の Microsoft R パッケージを使用できます。 スクリプトは、SQL Server の外部またはネットワーク経由でデータを移動することなく、データベース内で実行されます。 この記事では、SQL Server R Services の基本について説明します。 R Services とは? SQL Server R Services を使用すると、データベース内で R スクリプトを実行できます。 この機能を使用して、データの準備とクリーンアップ、特徴エンジニアリング、およびデータベース内での機械学習モデルのトレー