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Posted by ブクログ 2021年09月22日
Pythonのコードなども書かれており、機械学習の「アルゴリズム」を「数理的に理解する」ことの助けになるようになっています。タイトルはITエンジニアのための〜とあるが、エンジニアだけでなく、ただただscikit-learnのAPIを叩いてるが、その機械学習のアルゴリズムがどういう理論組み立てられてい...続きを読む
Posted by ブクログ 2018年11月12日
共通の例題を用いて、機械学習の様々な手法の差異を理解できるよう解説してくれている良書。機械学習利用の本質にまで踏み込んだ第1章は、これから機械学習を応用していこうという人は常に念頭に置いておくべき内容と思う。数学的議論も含めてきっちり積み上げて説明してくれるところは非常に好感が持てる。機械学習入門者...続きを読む
Posted by ブクログ 2018年01月28日
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
Posted by ブクログ 2016年07月03日
ディープラーニングを始めるにあたり読んだが、全く的ハズレだった。もちろん自分の勘違いで。いわゆるディープラーニング以前の機械学習の理論について書いてある。勿論半分くらい理解できない。ディープラーニングだけやりたい人は読まなくていいかも。でもその後他の手法にも手を出したので、自分としては読んでおいて損...続きを読む
Posted by ブクログ 2022年03月25日
5,6年前の人工知能マイブームで購入した1冊。
この本はディープラーニング等は無く、機械学習の本。
この手の本は、プログラム例を載せて、「この通りにやってみろ」というものか、数式を並べて理論に偏ったものかの軸があると考える。その点に於いては、本書は比較的バランス良く、理論を学びつつPythonのサン...続きを読む
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