データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? データサイエンス、データ分析、機械学習の専門書の前書きには「大学初年度の数学」≒微分積分と線形代数を前提としているものが多い。 それならば大学に行っている人はほとんど履修しているはずなのだが、その専門書を読むと全然歯が立たない事が多い。 かといって微分積分や線形代数のテキストを開くと、これが機械学習やデータ分析のどこに役立つのか全然分からず、途方に暮れる。 データの変化を捉えるから微分 変化を結果にまとめるから積分 多変量を扱いやすくするための線形代数 なのだがそんなお題目ではどうにもこうにも…… そんなときには下記の 『統計学のための
深層学習フレームワークヒッチハイクガイドVer4.0 - Qiita
注意：私は深層学習の専門家ではなくチュートリアルをいくつか動かした程度の初心者です。深層学習のフレームワークについてまとめ記事がかなりあるのですが、情報が古かったり私が知りたいことがなかったりして、自分が知りたいことをまとめました。定期的に更新しています。 深層学習のフレームワーク Framework Developer License Language 動作環境 Feature Qiitaでのタグ付き解説記事(記事数は2016/10/15) 2017/07/17 2018/02/12 2020/02/23
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本 - Qiita
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本本機械学習数学データ分析データサイエンス Update版2023年版データ分析の100冊を書きましたよ！ 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介という記事を新たに書きました。 データ分析の各フェーズ（データ分析プロジェクト全体-ビジネス状況の理解-データの理解-データの準備-モデルの作成-評価-展開）毎に参考書籍を紹介しています。 本記事の対象と想定 Qiitaはプログラマやコンピューター系技術者のための記事と思っ
aokikenichiのQiita機械学習関連記事一覧 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? データ分析一般 ヤバいデータ分析（まだ途中すまんだけど現状でも役に立つと思うので） データ分析を成功させるために『データ分析失敗事例集』『データドリブン思考』から見えてくること ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。Data Analyst について対応する本をまとめた あるデータサイエンティストの勉強履歴（守備範囲が浅く広い系のために） 機械学習 kaggle KAGGLEでどこから手を付
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氷解！データ分析、機械学習手法ってたくさんあるけどいつどれを使えばよいのか - Qiita