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
![「Python機械学習プログラミング」 Sebastian Raschka(著), 株式会社クイープ(訳), 福島真太朗(監訳) - StatModeling Memorandum](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5e304100034f4f3aea6aa37c5189ee42d7c289fb/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fecx.images-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51YzbphP0JL.jpg)