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 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
僕はもう、そんなにナイーブじゃないんだ - Qiita
Machine Learning Advent Calendarの20日目です。 はじめに Naive Bayes(NB)とその改良版のTransformed Weight-normalized Complement Naive Bayes(TWCNB)、Averaged One-Dependence Estimators（AODE）という手法について解説と実装を書きます。 Naive Bayes NBはベイズの定理と特徴変数間の独立性仮定を用いた分類器です。文書のカテゴリ分類等でよく利用されます。 NBは、事例$X$に対し$P(y|X)$が最大となるクラス$y$を分類結果として返します。$P(y|X)$は、ベイズの定理を用いて、以下のように展開が可能です。 P(y|X) = \frac{P(y, X)}{P(X)} = \frac{P(X|y)*P(y)}{P(X)} \propto P
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