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本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。
実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。
また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。
これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。
Posted by ブクログ 2020年01月04日
機械学習に関して学習しようと思い購入。
線形代数、微分積分の数学の基礎から、Pythonのコードを使用した回帰、k-Means法までを説明してくれている。
微分積分の量はそこまで多くないが、線形代数はしっかりと説明しており、良書だと思う。
機械学習を初めてトライする人にはちょうど良い難易度だと思いま...続きを読む
Posted by ブクログ 2019年08月09日
最初の300ページ弱は基礎的な数値計算の導入のみ。
最後の100ページで回帰(線形、リッジ、ラッソ、ロジスティック)とSVM、k-means、PCAをあまりライブラリに頼らず一から実装しているのがポイントのようだ。しっかり基本式から実装に至るまでの式変形をしてくれているので、「ゼロからDEEP」系...続きを読む
Posted by ブクログ 2019年11月10日
機械学習を勉強する上での入り口になり得る本であると感じた 基本的なPythonの文法や高校数学大学数学の復習をした後に、基本となる機械学習アルゴリズムの理論と実装の2つを丁寧に説明してくれている
機械学習を勉強する知人がいたらまず真っ先にこれを勧めたいと思えるレベル
しかし基本的なPythonの経験...続きを読む
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