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比較的読みやすい本を中心に紹介します。今後は毎年このページを更新します。 微分積分 高校数学をきちんとやっておけばそんなに困ることないような。偏微分とテイラー展開は大学演習のような本でしっかりやっておきましょう。ラグランジュの未定乗数法のような、統計・機械学習で必要になる部分は、ネット等で学べばいいかなと思っています。 線形代数 tensorflowなどのおかげで順伝播部分(行列積および行列とベクトルの積)さえ書ければ線形代数の知識はそこまでいらないんじゃないかという流れを感じます。しかし、主成分分析やトピックモデルなどの行列分解や、ガウス過程などのカーネル法のような様々なデータ解析の手法に一歩踏み込むと、きちんとした勉強が必要になります。理解しやすくて使いやすくて、統計や機械学習への応用を主眼においた線形代数の本はまだ見たことないです。機械学習シリーズとかで基礎から「The Matrix
Pythonで最初に知っておきたかったこと 最近、PC(Mac/Linux)やRaspberry PiでPythonを使ってプログラムを組むことが多くなってきました。長く使っていると、多少はPythonのことが分かってきて、色々便利な機能なども知ることができます。その中でも「これ、もっと早くに知りたかった…」というものが結構あったりするので、一度そういったものをまとめて紹介しようと思います。 Pythonをこれから始める初心者の方の参考になればよいなと思います。環境はMac/Linux(Raspberry Pi)を想定していますが、それ以外の環境の方でも参考になるかとは思います。 環境セットアップ 最初は環境構築です。PC(Mac/Linux)だと、仮想環境を使うのを個人的にはオススメします。以下記事参照下さい。 「俺はとにかくPythonで機械学習をやりたいんだー!」という人は、下記の記
最近新人研修(プログラミング未経験者・大学で専攻など、ごちゃまぜ)に関わることがありました。 適当なタイミングでEclipseのショートカットキーを教えていたのですが、実演してあげると食いつきがよかったです。 ウケがいい≒新人から需要があるといえそうですし 教えるほうも教わるほうもモチベーションを保ちやすいです。 その点で、ウケるかどうかは大切な視点のひとつだと思います。 なので、ウケのよさランキングの形式で、ショートカットを紹介したいと思います。 環境は、WindowsでPleiadesのやつ(http://mergedoc.sourceforge.jp/ )を使って、Javaを教えていました。 第20位 ctrl + alt + k スネークケースとキャメルケースの切り替え 変数名やメソッド名を選択した状態でctrl + alt + k 教えていたのはJavaなのですが、C言語のように
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