機械学習の教科書 : 情報系研究者の卵が妄想力を高めるために頑張るブログ
記事が少ないと寂しいので，自分の専門について書こうと思います． 私が現在専攻しているのは，簡単に言うと「機械学習」ということになるでしょう． 細かく言うと，その中でも機械学習の観点から，統計的な「時系列解析」を扱っています． 最近，ビッグデータだのディープラーニングだので機械学習が（まさに）にわかに脚光を浴びていますので，機械学習を勉強したいんだけど，なにから初めていいのかわからない．．．という人があふれているかもしれません． そういう人のために，教科書を紹介するのも専門家の役目だと私は思っているので，浅学ながら紹介します． 全くの初心者向け 機械学習を学ぶために必要な数学的知識として，主なものは 解析学（微分積分学）線形代数統計学 です．これは情報系大学数学の三本柱と言い換えてもいいかもしれませんｗ まず，解析学・線形代数は大学初年度程度のリテラシーがあれば大体は大丈夫です． 解析学では
ロボティクスを学ぶのにおすすめの書籍・資料 - MyEnigma
確率ロボティクス (プレミアムブックス版) 目次 目次 はじめに 『Probabilistic Robotics』(確率ロボティクス) Sebastian Thrun 他 『パターン認識と機械学習』C.M. ビショップ 『Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations』Howie Choset 『マンガでわかる統計学シリーズ』高橋 信 『図解・ベイズ統計「超」入門』涌井 貞美 『プログラミングのための確率統計』平岡 和幸,堀 玄 『Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares』Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe 『Convex Optimization』Stephe
岩波データサイエンス
岩波データサイエンス サポートページ 各巻に対応する内容は，上のバーの３本線「三」をクリックして左に表示されるメニューからご覧ください （トップページの内容が空白の場合も，メニューで下位の階層をクリックして頂くと内容が表示される場合があります） 新グーグル・サイトに移行しました．自動変換のため，見難くなっている部分，表示されない部分がありますが，ご容赦ください シリーズ「岩波データサイエンス」では、統計科学や機械学習など、データを扱うさまざまな分野について、多様な視点からの情報を提供することをめざします。まったくの初歩からやや高度な話までのいろいろな手法の解説、実務に役立つソフトの使い方、さらには各領域のサイエンスや応用に踏み込んだ内容まで、多彩な記事を掲載します。 装丁には蛯名優子さんの作品を使わせて頂いています。蛯名さんのホームページはこちらです。 【公式ツイッターアカウント】ツイッタ
文系でも機械学習がわかるようになる教科書 - EchizenBlog-Zwei
社内の有志で機械学習や数学の勉強会をいくつかやっています（私以外の方が主催しているものもある）。とくに理系ではない方も参加されていますが、きちんと頑張ればだんだん機械学習ができるようになるということがわかってきたのでメモしておきます。 なお、機械学習をとりあえず実装するだけだったらもっと簡単に学ぶ方法もいろいろあり、今回はあくまで正攻法で機械学習を勉強する、という観点での書籍の選択となっています。急がば回れという言葉もあるように、焦って成果を求めないのであれば地道に頑張るほうが後々応用が効いて良いということもあります。 高専の数学 おそらく数学ができないという方は高校の数学あたりから理解が怪しいことになっていると思います。「高専の数学」は中学数学までの前提知識で読める教科書で、わかりやすい例題や理解の助けになる練習問題が多数用意されているため、きちんと問題を解いていけば無理なく高専の数学(
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