昨今の外出自粛要請を受け自宅に籠もる時間が増えたので、前々から興味があったYouTubeチャンネルを開設しました。 www.youtube.com 投稿動画 現時点で2本の動画を公開しています。 Kaggle NotebookのCommit方法（2020年4月3日時点） 1本目は、先月出版した『PythonではじめるKaggleスタートブック』*1のサポート動画です。Kaggleの一部のUIUXが4月2日ごろに変更されたことを受けて公開しました。書籍の弱点を動画で補っていく目的で、サポートサイト*2からもリンクを掲載しています。 Kaggle NotebookのCommit方法（2020年4月3日時点）をまとめた動画を公開しました。『PythonではじめるKaggleスタートブック』のサポート動画です。https://t.co/hfeqwrWnBv via @YouTube— u++ (@

※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年

はじめに 確率変数と確率 離散確率変数 確率質量関数 連続確率変数 確率密度関数 確率密度関数と確率質量関数の名前について 最後に はじめに 先日、機械学習を学ぶ上での線形代数に関して書きました。 s0sem0y.hatenablog.com ここでは線形代数が分かると、機械学習を記述している数式がかなり分かりやすくなるという話をしました。線形代数は多くの数学の分野で、非常に便利な言語の役割をしているという論調です。実際、本の読みやすさが必ず変わります。これは保証するところです。 ところで、確率・統計はあとまわしても良いという言い方をしましたが、後回しにしていいということは「いつかはやった方がいい」ということでもあります。 一方で機械学習の手法を基礎づけているのは確率・統計の理論でもあります。線形代数や微積分でいろいろ計算をしますが、それは実は統計的な推定を行っていることになるというケース

はじめに 機械学習に使われる主要な数学 線形代数 最も重要な理由 線形代数って何なんだ？ 線形代数を学ぶモチベーション 線形代数を学んで、できるようになること 補足 微分積分学は？ 確率統計は？ 確率・統計を考えていくための初歩を確認したい人は以下の記事へ はじめに この記事は、私が機械学習を学んできて感じた、数学の役割をまとめたものです。記事を書く上で特に意識したのは、ある数学が機械学習においてどのように活躍し、どのような旨味をもたらしたのか、そして、そこから数学を学ぶ意義を改めて抑えることです。 数学の解説をすることが目的ではないため、直接的に数学の疑問を晴らすということにはなりませんが、 これから機械学習を学んで行こうという場合に、数学がどのように役立ちうるのか、その全体像を予め把握しておくことに使っていただけると幸いです。 機械学習に使われる主要な数学 多くの書籍、多くの記事が世の