「施策デザインのための機械学習入門」を完全に理解したサトシくんがポケモン捕獲アルゴリズムを実装する話 - kanayamaのブログ
プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第3章 反省 第4章 再起 step1（再） KPIの設定 step2（再） データの観測構造をモデル化する step3（再） 解くべき問題を特定する step4（再） 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5（再） 機械学習モデルを学習する step6（再） 施策を導入する 第5章 俺たちの戦いはこれからだ！ 実装編 準備 擬似データの生成 意思決定モデルの学習 モデルのオフ方策評価 モデルの真の性能の評価 まとめ この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます（多分） @tkana
「施策デザインのための機械学習入門 データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方」 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
施策デザインのための機械学習入門〜データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方 作者:齋藤 優太,安井 翔太技術評論社Amazon 著者よりご恵贈いただきました．いくつか読むべき本があったのですが，社内で読書会をするために優先して読みました．感想を書きます． 著者は当時学部生とは思えないスピードでトップカンファレンスに論文を通している齋藤優太氏とサイバーエージェントにて機械学習と経済学 (特に因果推論) の研究を行っている，「効果検証入門」の著者でも知られる安井翔太氏．監修はホクソエム社． 第一線で活躍する若手研究者が日本語で本を書くことがどんなに貴重か (一部の研究者が「日本語の原稿や国内学会は業績ではないので意味がない．運営負荷も高いために縮小・廃止すべきだ」「日本語の専門書は不要であり，原著を読める人間だけが読めばいい．」と主張している背景があります) という話をしても一部の人に
書評：『施策デザインのための機械学習入門』 - Sansan Tech Blog
こんにちは． DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です． なんと，思いつきで始めたランニングが続いており，最初の1ヶ月は65kmほど走っていたようです！ やはり，ばっちり形から入りかっこいいシューズとウェアを用意したのが効いたようです． フルマラソン目指して頑張りたいと思います🏃 さて，先日株式会社ホクソエムの高柳さんより，監修された本をご恵贈いただきました！ ありがとうございます！！！ いつもはネットワークの分析手法にまつわる連載をしていましたが，せっかくですので，今回は書籍のレビュー・紹介をしたいと思います． gihyo.jp 紹介・どんな本か 1章：機械学習実践のためのフレームワーク 2章：機械学習実践のための基礎技術 3章：Explicit Feedback を用いた推薦システムの構築の実践 4章：Implicit Feedback を用いたランキングシステム構築の実践 5章：因果効果
『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出版します - Counterfactualを知りたい
Twitterでたびたび告知させていただいていますが、『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出させていただきます。紙版は8月4日発売（本記事公開の翌日）、電子版は7月30日にすでに発売されています。 gihyo.jp www.amazon.co.jp 本書の概要は次の通りです。 予測に基づいた広告配信や商品推薦など，ビジネス施策の個別化や高性能化のために機械学習を利用することが一般的になってきています。その一方で，多くの機械学習エンジニアやデータサイエンティストが，手元のデータに対して良い精度を発揮する予測モデルを得たにもかかわらず，実際のビジネス現場では望ましい結果を得られないという厄介で不可解な現象に直面しています。実はこの問題は，機械学習の実践において本来必要なはずのステップを無視してしまうことに起因すると考えられます。機械学習を用いてビジネス施策をデザイン
Statistical Learning with Sparsity: the Lasso and Generalizations
Trevor Hastie is the John A. Overdeck Professor of Statistics at Stanford University. Prior to joining Stanford University, Professor Hastie worked at AT&T Bell Laboratories, where he helped develop the statistical modeling environment popular in the R computing system. Professor Hastie is known for his research in applied statistics, particularly in the fields of data mining, bioinformatics, and
機械学習の有益な書籍情報を共有します - EchizenBlog-Zwei
機械学習の有益な書籍情報を共有します。 初心者向け 最初に読む本としては「オンライン機械学習」「フリーソフトではじめる機械学習入門」「言語処理のための機械学習入門」がオススメです。 「オンライン機械学習」は3章までが入門的な内容になっています。4章以降は発展的な内容なのである程度力がついてからが良いです。オンライン機械学習という分野は実装が簡単で実用性が高いので最初に取り組むのに適しています。 広い範囲で機械学習を概観したい場合は「フリーソフトではじめる機械学習入門」がよいです。こちらは全体像がつかみやすい反面、数式の展開がわかりにくい箇所がちらほらあるので適当なスルー力が必要とされます。 「言語処理のための機械学習入門」はやや実装よりの本です。数式をみるより具体例をみたほうがわかりやすい、という人はこの本が良いと思います。 数学 何をやるにしても基礎体力は大切。数学の理解が深まれば深まる
Gaussian Processes for Machine Learning: Contents
Carl Edward Rasmussen and Christopher K. I. Williams MIT Press, 2006. ISBN-10 0-262-18253-X, ISBN-13 978-0-262-18253-9. This book is © Copyright 2006 by Massachusetts Institute of Technology. The MIT Press have kindly agreed to allow us to make the book available on the web. The web version of the book corresponds to the 2nd printing. You can buy the book for a list price of 50.00 US$ or 40.00 UK£
バンディットアルゴリズムによる最適化手法
本書は、「多腕バンディット問題」と呼ばれる問題を解くためのアルゴリズムを、Webサイトの最適化という例をもとに解説する書籍です。 バンディットアルゴリズムに関する基本的な知識について、既存研究についての理解を十分に得て、多腕バンディット問題についての資料を自力で読めるようにすることを目的としています。 A/Bテストのような2者択一ではなく、新しいアイデアの探索と、既存のアイデアから最大限の利益を引きだすという矛盾する2つの問題を解決するための一助となるでしょう。なお本書はEbookのみの販売となります。 yuku_tさんによる本書の英語版とバンディットアルゴリズムに関するまとめ http://qiita.com/yuku_t/items/6844aac6008911401b19 まえがき 1章 2種類のキャラクター：「探求」と「活用」 科学者とビジネスマン 「探求」と「活用」のジレンマ 2
電子書籍『実践 機械学習』の無料ダウンロードが可能に！
機械学習の基礎について解説した電子書籍『実践 機械学習 ― レコメンデーションにおけるイノベーション』がHadoop情報サイト「Hadoop Times」から無料でダウンロードできます。 著者は『Mahoutイン・アクション』の著作でもお馴染みのTed DunningとEllen Friedman。Apache Mahoutプロジェクトでプロジェクトマネジメント委員やコミッタとして活躍しながら、MapR社でチーフアプリケーションアーキテクトやコンサルタントを務めている両氏が、機械学習の初学者のために書き下ろしたの一冊です。50ページほどの手軽なボリュームながら、レコメンデーションを洗練させるための重要なエッセンスが詰まっています。 機械学習とレコメンデーションについて学習したいけれど、どこから始めればよいか迷っているという方は、手始めに本書を読むところから始めてみてはいかがでしょうか。 H
Free books on statistical learning | R-bloggers
[This article was first published on Hyndsight » R, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. Hastie, Tibshirani and Friedman’s Elements of Statistical Learning first appeared in 2001 and is already a classic. It is my go-to book when I need a quick
Gareth James
Gareth James Home Bio Research Teaching CV Personal "Data is the sword of the 21st century, those who wield it well, the Samurai."* Gareth James Dean (from July 2022) Goizueta Business School Emory University. Education BSc/BCom University of Auckland, New Zealand. Ph.D. in Statistics, Stanford University, California. Contact Information email: gareth at emory dot edu Links Students and informatio
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Model-Based Machine Learning: an online book
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