杉山聡の作品一覧
「杉山聡」の「本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！」「妥協しないデータ分析のための微積分＋線形代数入門 定義と公式、その背景にある理由、考え方から使い方まで完全網羅！」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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値引きあり4.3※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 そのモデル、本質を理解して使っていますか？ 本当にデータの全てを活用しきれていますか？ 回帰分析、ResNet、方策勾配法、因子分析・主成分分析、階層ベイズモデリング、正準相関分析、カーネル回帰分析・・・実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群を完全網羅！ 【強化学習はいつ使うべきなのか？】 【なぜ、勾配決定木や畳み込みは強いのか？】 【結局、ベイスの定理は何に使えるのか？】 すべての疑問が間違いなく解消されます！ -
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値引きあり-※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本気のデータ分析には数学の知識が必須。その中でも特に「微分積分」「線形代数」の重要度が高いことは、疑いの余地がありません。 本書で特に重視しているのは、「数式」についての解説です。通常の微積（線形代数）本における数式解説は、定義や公式、計算例などの「必要最低限の基礎部分」に止まっています。しかし、「データ分析のための」という視点から言えば、それでは足りません。データ分析文脈特有の「意味」「利用法」「背景にある考え方」まで踏み込んでの理解が求められます。 本書では、そこを可能な限り妥協せず解説し尽くしています。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
様々なデータ分析を実施するにあたり、（主に機械学習の）モデルに関して包括的な知識を得たく本書を手に取りました。
本書では様々なモデルが取り扱われています。元データあるいはインプットのデータ構造を説明し、分析や学習のアルゴリズムの特徴的な部分が説明されている形式です。この説明が絶妙な粒度で、専門的な記載を避けた啓蒙書の説明レベルと、本格的な（その分野の）教科書の間くらいの難易度です。そのため一定の事前知識（要は数学）を持つ読者にとっては、膨大な量の分析モデルの処理のコアの部分をたった1冊で知ることができる効率的な書籍であると感じました。
一方上記の特徴は短所でもあると感じます。正直なところ -
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