ITエンジニアのための機械学習理論入門

ITエンジニアのための機械学習理論入門

作者名 :
通常価格 2,838円 (2,580円+税)
獲得ポイント

14pt

  • 対応端末 :
  • Lideo
  • Win PC
  • iOS
  • Android
  • ブラウザ

新規会員限定半額クーポンプレゼント

作品内容

現在話題となっている機械学習(Machine Learning)のツールやライブラリは内部でどのような計算をしているのか? 計算で得られた結果にはどのような意味があり,どのようにビジネス活用すればよいのか?――という疑問を持つエンジニアが増えています。本書は機械学習理論を数学的な背景からしっかりと解説をしていきます。そしてPythonによるサンプルプログラムを実行することにより,その結果を見ることで機械学習を支える理論を実感できるようになります。

ジャンル
出版社
技術評論社
ページ数
255ページ
電子版発売日
2016年11月11日
コンテンツ形式
EPUB
サイズ(目安)
16MB

関連タグ:

    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

    このレビューは参考になりましたか?

    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

    このレビューは参考になりましたか?

    Posted by ブクログ 2018年02月18日

    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

    このレビューは参考になりましたか?

    Posted by ブクログ 2017年08月20日

    教師あり学習(回帰、分類)と教師なし学習(クラスタリング)の概要をつかめる。学習モデルの評価法(クロスバリデーション、ROC曲線)などにも言及あり。広く浅く機械学習を知るには良い。
    しかし、作為的な説明方法が少し気になる。(正規分布に属する前提など)

    このレビューは参考になりましたか?

    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

    このレビューは参考になりましたか?

    Posted by ブクログ 2016年01月08日

    ロジスティック回帰やベイズ推定などをわかりやすく解説していると思います。多少数学を追う必要はありますが、言語処理のための機会学習入門とかを読んでいれば追えると思われます。

    このレビューは参考になりましたか?

この本をチェックした人は、こんな本もチェックしています