基礎から深層学習まで。おそらく初心者向けな「フリーソフトではじめる機械学習入門」を読んだ - EchizenBlog-Zwei
おそらく初心者向けな「フリーソフトではじめる機械学習入門」を読んだ。 おそらく、というのは多少説明が足りない箇所がある本なので、そのへんが受け入れられない人もいるかなあ、と思ったので。 以下、読んだ感想を書いておくので購入を検討している人は参考にどうぞ。 本書の扱う範囲 "データマイニングの基礎"と"はじめてのパターン認識"の内容を合わせたような感じ。決定木やルール学習などの古典的な手法からはじまって識別関数・識別モデル・生成モデルと一通り扱っている。またグラフィカルモデルや系列ラベリングなども少々。さらに多腕バンディット問題、POMDP、深層学習など。新しめの話題も扱っている。 本書の特色 1章あたり10-20ページと少なく、有名どころの手法に絞って解説してあるので最初から通して読むのが苦にならない。"はじめてのパターン認識"も良い入門書だけど、あれを通して読むのは重い、というひとはこち
共立出版株式会社 新シリーズ・講座 「Rで学ぶデータサイエンス」
●刊行の趣旨 データサイエンスは，理論だけではなく，実際のデータを操作・解析・マイニングを行わなければならない。そのためには，基礎理論を理解し，その理論に基づいてツールを用いて実現しなければならない。そのツールとして近年フリーであるRが急速に普及している。Rには，すでに数千のフリーパッケージが公開されている。また，Rに関する訳書・和書は20冊を超えているが，初級レベルのものがほとんどである。また，データサイエンスは，理工系だけではなく，非理工系や多くの専門分野で用いるようになっている。非理数系の人の中には，数理的な基礎が弱く，直接厳密な数理理論からデータサイエンスに入門するのが困難である方がほとんどである。そのような方々にとっては，実践的に入門を行い，数理理論を徐々に理解するのも一つの方法である。数理に強い方，弱い方などに関係なく幅広く，長く利用できる本を提供することが本シリーズを企画す
企業の研究者として生きるということ - 武蔵野日記
最近出た本で読もうと思っていたので東京出張の合間を縫って読む。 企業の研究者をめざす皆さんへ―Research That Matters 作者: 丸山宏出版社/メーカー: 近代科学社発売日: 2009/11/04メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 105回この商品を含むブログ (16件) を見る丸山さんは元々自然言語処理の研究者(昔 ACL にも通していた)で、IBM の東京基礎研究所の所長を2006年から努めていて、今回は所長として研究所で発行していたニューズレターに連載していたコラムをまとめた本を上梓した、ということのようだ。 書き下ろしになっている第1章と第9章以外はそういうわけで大変読みにくい(他の見せ方はなかったのだろうか。手間をかけずに出版するためにこうなったのだろうが)のだが、書き下ろし部分だけでも確かに読んで参考になった。ニューズレター部分も参考になって、たとえばp
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