Rでデータ分析・統計学・機械学習・データマイニングを学ぶならこの10冊で（2015年2月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今週はまともなデータ分析やら統計学やら機械学習やらの記事を書くのが面倒になったので*1、しばらくやってなかったお薦め書籍リストでも書こうかと思います。 今回まとめるリストは、ズバリ「Rでデータサイエンス・統計学・機械学習を学ぶための10冊」。Rと言えばこのブログのメイン言語なので特に説明は要さないでしょう。去年1年間は拙著も含めてR絡みの本が大豊作で、以前のお薦め書籍リストに比べるとRの良書が増えたという部分もあり、そう言えばR本だけでリスト作れるなぁと思ったのでした。 というわけで、主に僕が持っているor読んだことがある本を中心にお薦めリストをまとめてみました。いつも通り独断と偏見まみれなので、他にも良いR本は沢山ありますよーという旨予めお断りしておきます。 そうそう、先に書いておきますがこのリストは中級者向けです。でも初学者向けに良いRの本ってあるのかなぁ。。。初学者はまずはExcel
機械学習で大事なことをミニGunosyをつくって学んだ╭( ･ㅂ･)و ̑̑
ANYGMA講義第１回 ミニGunosyをつくった。その解説と機械学習プロダクトで詰まる点Read less
第1回 推薦システムが求められる背景 | gihyo.jp
はじめに 今回から全11回の予定で、情報推薦システムの入門という題目で連載させていただくことになりました。連載は株式会社Gunosyの福島、関、吉田が連載ごとに担当します。よろしくお願いします。 近年、ビッグデータやデータサイエンティストといった言葉が巷を賑わせています。筆者自身は、これらの言葉はバズワードであり、盛り上がり過ぎていると冷静に見ています。一方で、Gunosyというサービスを提供する側としては、以下の2点について非常に重要な課題であると思っています。 データの分析結果を中心にした意思決定をどうやって組織に組み込んでいくか 大量で非構造なデータの解析結果をどうやってユーザの満足度の向上に反映させるか そしてデータ解析の有力な応用先といった文脈で、情報推薦システムへの注目が大きくなっていると筆者は感じています（それが少々過大にも思えるほど）。 本連載では、情報推薦システムとは
キャラクターの学習から，自然なアニメーション作りまで。さまざまな分野で活躍するAIの魅力を伝える「スクウェア・エニックス AIアカデミー」レポート
キャラクターの学習から，自然なアニメーション作りまで。さまざまな分野で活躍するAIの魅力を伝える「スクウェア・エニックス AIアカデミー」レポート ライター：箭本進一 スクウェア・エニックスは，2014年9月24日，「スクウェア・エニックス AIアカデミー」の締めくくりとなる第5回講演を行った。スクウェア・エニックス AIアカデミーとは，同社のテクノロジー推進部が中心となり，事前の審査で選ばれた学生30名弱に向けて，ゲームAIに関する講義を行う学習会のようなものだ。誰でも参加できるというわけではなく，参加希望者は事前に小論文を提出しなければならないのだから本格的である。 2014年7月から9月にかけ，全5回，各回3時間のカリキュラムが組まれており，講義のあとにワークショップを行うという構成となっていた。第1回の様子はこちらの記事ですでにお伝えしているので興味のある方は参照されたい。 9月2
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
【機械学習】『コンピュータビジョン最先端ガイド6』はディープラーニングの分かりやすい解説があるのでもっと話題になっていいと思う - 歩いたら休め
グーグルの猫以来、ディープラーニングに興味を持っている人自体は多いものの、（自分も含めて）理解して実装できる人はそう多くないように思われます。 そんな人がステップアップできそうな本がありました。 コンピュータビジョン最先端ガイド6 (CVIMチュートリアルシリーズ) 作者: 藤代一成,高橋成雄,竹島由里子,金谷健一,日野英逸,村田昇,岡谷貴之,斎藤真樹,八木康史,斎藤英雄 出版社/メーカー: アドコムメディア 発売日: 2013/12/11 メディア: 単行本 この商品を含むブログを見る 第四章で東北大学情報科学研究科の岡谷貴之さん、齋藤真樹さんによるディープラーニングの詳しい解説があります。 私もまだほとんど読んでないのでアレですが、ディープラーニングとしてニューラルネットワークが注目された経緯、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やオートエンコーダの詳しい解説、ソフトウェア（The
PRMLガール 〜 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら 〜 - 木曜不足
放課後の学食は、普段なら常時腹を空かせた運動部の連中があちこちにたむろっているのだが、今日は珍しく先客は一人きりだった。 静かな様子にほっとしたカズは、まったり休憩でもしようとジュースを片手に奥の目立たない席を目指す。が、学食で筆記用具を広げている女子生徒の横を通り過ぎたところで突然立ち止まった。 振り返ってその先客をよく眺めると、ツインテールの頭をどこか見覚えのある黄色い本に乗せて、机に突っ伏すようにして寝ていた。カズは思わず近寄って、本の正体を確認するためにのぞき込もうとしたそのとき。 「やっぱ、わかんない！ ……って、ひゃあ!?」 「わわっ」 突然跳ね起きたその生徒は、目と鼻の先にいたカズの姿にびっくりして悲鳴を上げた。カズもやはり驚きうろたえてしまった。 二人してしばらくそのまま息をのむようにして顔を見合わせていたが、そのうちどちらともなくぷっと吹き出した。 「あはは、ごめん……す
速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
250. Reference "Pattern Recognition and Machine Learning" Christopher M. Bishop Springer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing edition (October 1, 2007) "Truth and Probability" Frank Plumpton Ramsey (1926) "The physical basis of IMRT and inverse planning" S Webb British Journal of Radiology (2003) 76, 678-689 251. Wikipedia 渡辺慧 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%A1%E8%BE%BA%E6%85 %A7 『No Free Lunch T
PRML副読本「パターン認識と機械学習の学習」を出版します | TAKESAKO @ Yet another Cybozu Labs
2010年～2011年に社内で開催した機械学習勉強会の『パターン認識と機械学習』読書会で、光成さんが素晴らしいアンチョコを作ってくれました。PDFファイルは既にgithub 上で公開されていますが、このまま埋もれさせておくのはもったいないということで、暗黒通信団の同人誌として正式に出版されることが決まりました。 ※ 表紙のデザインは今後変更される可能性があります。 目次は以下の通りです。 第 1 章 「序論」のための確率用語 1.1 確率変数は変数なのか.............................. 7 1.1.1 確率空間(Ω, F, P)............................. 7 1.1.2 σ 加法族..................................... 8 1.1.3 確率変数X..........
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Amazon.co.jp: PRMLガール: 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら: 中谷秀洋: 本
Amazon.co.jp: パターン認識と機械学習の学習―ベイズ理論に挫折しないための数学: 光成滋生 (著), 竹迫良範 (編さん): 本
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