機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級10冊＋テーマ別9冊（2019年1月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は以前の書籍リスト記事のアップデートです。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストとして（もしくはそうではない職名であったとしても）機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人なら、最低限これだけは読んでおいて損はないだろうという書籍を初級向け5冊、中級向け10冊選定しています。ただし、以前とは若干異なり「仕事にする」イコール「プロフェッショナルを目指す」ということで、特に初級向けリストを若干レベルアップさせています。中には初学者でも結構読みこなすのが難しい本だけになっているかもしれませんが、中級向けリストに進む上でどうしてもこれだけは読破して欲しいという願望も込めました、ということで。 完全にお馴染みのネタなので特に説明することはないかと思いますが、言うまでもなく以下のリストは完全なる僕個人の独断と偏見で、最近出版されたり自分で読んだ本
機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2018年もいよいよ本日が最後となりました。皆さんいかがお過ごしでしょうか。この記事では機械学習/ディープラーニング初心者だった自分が2018年にやったことをまとめていきたいと思います。ポエムじみた記事になってしまいましたが、何らかの参考になれば幸いです。 2018年のBefore-After Before 今年（4月）ぐらいまで機械学習の「き」の字も知らなかった。k-Nearest Neighbor？Support Vector Machine？なにそれ美味しいのってレベル 昔統計をやっていたので、ロジスティクス回帰ぐらいは知っていた
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow
家のキュウリが枯れてしまってから知りました。 ある程度パラメータがはっきりすれば 大規模なFPGAで処理できるかもしれません。 12月3日の大垣ミニメーカーズフェアでデジタルフィルタの人と会えたら話してみます。 返信削除
今年紹介してきた統計学・機械学習・R・データマイニングの本やサイトまとめ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
もう今年も終わりですね。今日はクリスマスというのに何をしてるのやら、、、とか思いつつ記事を書いてます。1年の大掃除の意味も込めて、今年いろんな人に紹介してきた本やサイトをまとめておこうかなと思います。 まずは定番の2冊。「機械学習」「統計的学習」と名前は分かれていますが、同じ手法を視点を変えて説明しているような感じです。 PRLM（機械学習、一部PDFあり） Hastie本（統計的学習、PDFあり） 機械学習をいきなり英語で本格的に学ぶのがキツい場合は、これらの本やサイトが網羅的なのでオススメです。 多変量解析入門――線形から非線形へ 作者: 小西貞則出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2010/01/27メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 14人 クリック: 347回この商品を含むブログ (9件) を見る 機械学習 はじめよう（記事へのリンク） 英語の初級本は「おしゃスタ」勉強会
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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