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2018/09/28更新

ユーザーレビュー

  • ITエンジニアのための機械学習理論入門
    最初の最小二乗法で久しく接していない世界に浸り結構苦しみましたが、ここがある程度理解できると、最尤推定法、パーセプトロン、ロジスティック回帰、k平均法、EMアルゴリズム、ペイズ推定法と読み進むことができた。まだまだおぼろげな理解なので、Pythonのサンプルコードを動かしつつもう一度しっかり勉強しよ...続きを読む
  • TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説
    知っている限りでディープラーニングやニューラルネットに関して実装込みだと一番わかりやすく、解説が丁寧な本。日本語だと。
  • Docker実践入門――Linuxコンテナ技術の基礎から応用まで
    kubernetes,LXC,atomic hostなどの解説も含め楽しい。
    CRIUは無事実現したようで(違います?)
  • ITエンジニアのための機械学習理論入門
    手元にあったので読んでみた.

    「パラメトリックにモデル化,規範を設定,最適化」の切り分けは様々な手法を横断的に学ぶ上で重要であり,その点が何度も強調されていたのは良いと思う.
    また,決定論的モデル,確率モデル(最尤推定+ベイズ推定)をまんべんなく学習できるため,大雑把な概念を知りたい人にはおすすめ...続きを読む
  • Docker実践入門――Linuxコンテナ技術の基礎から応用まで
    だいたいの基本は押さえていそうで、サンプルも丁寧です。
    Kubernetes と Atomic Host の導入もあるので良かったです。