日曜数学会に参加しました＆「プログラミングのための線形代数」を読みました - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
先日、日曜数学会というイベントに招待いただき、LTをしてきました。趣味で数学をやっているひと（＝日曜数学者）が集まって、お酒を飲みながら研究を共有する会です。 他の参加者のスライド 二次形式と素数で遊ぼう レムニスケートのお話 図形の分割・合成パズルの話 どんな話をしてきたか 「線形代数という概念が存在しない退屈な世界」というタイトルで、前半は線形代数を再学習しようとした経緯を、後半は実際に勉強したときの話をしました。 基本的な内容は「数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路」というQiita記事の劣化版で、ここに書いてあることを実践したら良かったよ！という共有になります。 再学習の経緯 WEBサービスを作っているとレコメンドやラベル分類といった機械学習をやりたくなります。 ちょっとした実装ならライブラリとサンプルコードに乗っかれば簡単にできます。 しかし、がっ
機械学習を初めて勉強する人におすすめの入門書 - old school magic
概要 私が機械学習の勉強を始めた頃、何から手を付ければ良いのかよく分からず、とても悩んだ覚えがあります。同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、自分が勉強していった方法を記事にしたいと思います。 目標としては、機械学習全般について、コンパクトなイメージを持てるようになることです。 そのためにも、簡単な本から始めて、少しずつ難しい本に挑戦して行きましょう。 入門書 何はともあれ、まずは機械学習のイメージを掴むことが大切です。 最初の一冊には、フリーソフトでつくる音声認識システムがおすすめします。 フリーソフトでつくる音声認識システム - パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/17メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (38件) を見るレビュー :
2013年秋版：データ分析初心者にお薦めする「基礎を本当にゼロから学ぶ」ためのテキスト5冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
前回の書籍リストは、基本的には「そこそこ統計学のことは知っていて」「機械学習とはどんなものかというイメージがあって」「Pythonの初歩ぐらいはできて」「本を見ながらで良ければRを使える」人たちを対象にしたものでした。 なのですが、世の中そんな最初から基礎レベルであってもきちんとスキルが揃ってる人なんてそうそう多くないわけで*1、特に今の「ビッグデータ」「データサイエンティスト」ブームを受けて勉強を始める人のほとんどが完全な初心者でしょう。 ということで、僕が実際に読んだことがあったり人から借りて読んでみたり書店で立ち読みしたりしたものの中から、そういう初心者向けのテキストを5冊に絞って紹介してみます。なお、毎回毎回しつこいですが下のリンクから書籍を購入されても、儲かるのは僕ではなくはてななのでそこのところよろしくです（笑）。 データ分析の「考え方」を身に付けるために 色々評判の良いものも
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