大学教師が新入生に薦める100冊
ドカ読み上等！若さに任せて読みふけろ、読むべき本を読み干すべし。 このリストは、以下の4500冊超の中から、読むべき100冊を選んだもの。だから、「大学新入生に薦める」というより、若かったわたしに読ませたいリストであり、もう若くないわたしが読むべきリストなのだ。しょうもない新刊ばかり追いかけて踊らされているわたしの目を覚まし、叱咤激励するリストなのだ。 書籍『東大教師が新入生にすすめる本』文藝春秋編 書籍『東大教師が新入生にすすめる本<2>』文藝春秋編 書籍『教養のためのブックガイド』小林康夫ほか 書籍『大学新入生に薦める101冊の本』広島大学101冊の本プロジェクト編 書籍『大学新入生に薦める101冊の本 新版』広島大学101冊の本委員会編 書籍『必読書150』柄谷行人ほか サイト[東京大学 学科別 分類による推薦図書] サイト[本は脳を育てる 北大教員による新入生への推薦図書] TV番
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
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