加藤公一のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
ネタバレ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（数十行くらいのコードを読み書きした経験）や高校理系レベルの数学などの教養が前提となっていて、また後半は行列計算が大量に出てくるので頭の中で平面的立体的に考えられる力がないと理解が追いつかない部分がでてきそう
実務というよりは理論と実装だが、しかし機械学習の勉強をしていくなら最低限これくらいの教養は -
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Posted by ブクログ
凝った統計の延長として機械学習を使うことが多く、教師ありの回帰モデルばかりを使ってきました。ここいらでもう少し自分のできることの範囲を広げるべく、まず最初の一冊としてグラフィカルに主要な手法が説明された本書を手に取りました。
本書は「図」鑑の名前の通り、教師あり/なしのいくつかの機械学習手法に関して図説をメインに説明したテキストです。データを分類する過程を典型的なデータで示し、各手法の直観的な理解が進みやすくなっています。エッセンスの部分だけアルゴリズムの説明も書いてあり、これだけで済むわけではないでしょうが数式に抵抗がなければこちらも理解の助けになります。取り扱われる全手法にコード例も付 -
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Posted by ブクログ
前半の、さらに前半（２章）は、昨今流行りの人工知能・機械学習について、なぜ流行ったのかと原理の話、後半２章はやはり流行りの教師あり学習教師なし学習の実例のようなものをサラッと。
これまで読んできたいくつもの機械学習・人工知能の本に出てきた話が次々出てきて綺麗に並んでいて関係が解りやすかったし、それらの本でskipされてたところがマメに埋めてあって大変親切だった。
前半の後半２章はそれぞれ流行りの「機械学習」と「深層学習」でイントロダクションで、機械学習については実例ベースで著名な手法の紹介、深層学習は基礎になっている素過程の紹介である。
後半（第２部）はソフトの紹介で、R, Python -
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