［改訂新版］ITエンジニアのための機械学習理論入門

中井悦司

機械学習を基礎から理論的に学びたい，そんなITエンジニアに向けて執筆された本です。初版から約5年が経過し，全面カラー化して「改訂新版」としました。Pythonのコーディング環境もGoogle Colaboratoryに刷新，これまで5回にわたる重版で修正した内容に加え，最新の書き下ろし修正でアップデートしました。初版から内容は古びておらず，逆に，機械学習を学ぶうえで重要な理論がほぼカバーされていますので，まさに入門の定番書になりました。カラー化によりグラフも見やすくなり，理解が進むのもお勧めするポイントです。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 言語・プログラミング
• 出版社: 技術評論社
• ページ数: 256ページ
• 電子版発売日: 2021年07月16日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 23MB

[yoshi · ★★★★★]

数式がめっちゃ出てきます

自分は数学科の人間なので、情報学を学び始めたペーペーの初心者でも数式を見てある程度親しみながら本書を読むことができました。ええ、つまりそういう本かと思われます。理系の人ならば、見たことのある数式を見て、あーそういうことかって感じで分かりやすいかもです。数学に苦手意識のある方はへーって感じで飛ばし読むのもいいかもですね。

＃タメになる

[ブクログ · ★★★★★]

共通の問題、考え方の流れの中で定番のアルゴリズムの差異を説明しており、わかりやすかった。
数式の使うレベルも入門用には絶妙な程度な気がする。（これ以上省くと抽象的で勉強にならない、これ以上深掘ると数式が分からず学習が止まるの真ん中ライン）

コードもColabで動かせるだけじゃなく、Colab内の説明が丁寧だったりsklearn,tensorflowを使わずに書かれていたり、これを読むレベルの読者目線で作っているのが伝わってくる。