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サイバーセキュリティ&人工知能研究所

サイバーセキュリティや人工知能(機械学習等)を中心に、最新技術を研究しています。


やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん

LINE 福岡の立石さんによる、機械学習の入門書

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん

書名には「数学のきほん」とありますが、機械学習で必要とされる数学の基本は巻末の付録にまとめてあって、実際の内容は機会学習の数学的な理解です。

回帰→分類→評価→実装の順という構成で、回帰から評価までは機会学習の数学的解説で、最後の実装で Python と Numpy と Matplotlib によるプログラム的な検証をしています。

実装編で、Numpy と Matplotlib が当たり前のように使われていますが、詳しい解説はないのでこの部分は自分でソースを解析する必要があります。

これから機械学習を始めようという人にとって、本書以上にやさしく書かれた本は私の知る限りありません。

とは言うものの、中盤を超えた辺りからの数式ラッシュには、数学に多少なりとも苦手意識のある初学者には辛いものがあるかも知れませんが、焦らずじっくりと理解しながら読み進めていけば理解度が深まります。

それでも本書の数学的な解説が難しいという場合は、別途必要な数学(微分、偏微分、ベクトル、行列)を勉強してから本書に挑むことをオススメします。

サポートサイト:https://book.mynavi.jp/supportsite/detail/9784839963521.html


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記述に際しては、細心の注意をしたつもりですが、間違いやご指摘がありましたら、こちらからお知らせいただけると幸いです。


→「kaggleのチュートリアル【第1版】」
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