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数学に強いエンジニアむけの機械学習勉強法
今年の3月から機械学習の勉強を始めて9ヶ月たったのでその振り返りと今後機械学習に入門する人の参考になればという記事です。 巷の記事だと「数学何もわからない人向けの機械学習~」みたいなものが多いので「数学チョットワカル人向け」に勉強方法をまとめてみようと思いました。 前提として筆者は大学で数学を専攻しており、社会人になってからはプログラミングを生業としております。 # 前提知識のおさらいいきなり機械学習入門～のような書籍に入る前に、基礎知識としてこの辺を抑えておくと良いと思います。 ## 線形代数:大学1年レベル機械学習の説明はほとんど行列の計算として表現されますので大前提として。手を動かして計算問題を解くのもおすすめです。 プログラミングのための線形代数 https://www.amazon.co.jp/dp/4274065782 ## 基礎統計(頻度主義):大学1年レベル正規分布や指数分
機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 手法 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデ
An Introduction to Causal Impact Analysis
Let’s say you are a marketing person and you run a marketing campaign. You want to know how the campaign has actually helped to increase, say, your website traffic, sign ups, conversions, or whatever you hoped to improve. Or, let’s say you are a product person, then you want to know how a particular feature or product release has actually made impacts on improving the user activity, the average ti
マルコフモデル ～概要から原理まで～ (後編) | POSTD
本記事は、元記事を翻訳した記事の後編となります。 A節については 前編 をご参照ください。 もう一歩進んだマルコフモデル ???? ＊＊免責事項＊＊ ???? 上で説明したマルコフモデルを作る時と同じプロセスで進めますが、いくつかのステップは省きます。もし、何か分からないことが出てきたら、最初のセクションを参照してください???? 1.スケールアップした例 最初のドクター・スースの言葉はそのまま取っておき、私が更に見つけた、ドクター・スースの 不朽の 名言を4つご紹介します。 Today you are you. That is truer than true. There is no one alive who is you-er than you You have brains in your head. You have feet in your shoes. You can ste
機械学習のためのPythonの基礎「NumPy」を学ぶ - learning.ikeay.net
機械学習といえば「Python」です。なぜPythonなのかというと、数値演算や機械学習に関するライブラリがたくさん揃っているからだそう。行列がとても扱いやすいNumPy、グラフ描画が簡単にできるmatplotlib、機械学習のscikit-learnなどなど… 機械学習ではこの３つのライブラリを大いに活用します。 まずは今回はscikit-learnを使った機械学習ではかなり重要になってくる「NumPy」を学びます。 私はPythonもはじめてなのでまずはPythonの概要を把握しつつ、「100 numpy exercises」というNumPyを基礎から学べる問題集を写経して学習したいと思います。 環境構築 まずは環境構築です。詳しくは下記のリンクに飛んで確認いただきたいのですが、Macの場合は、Pythonのバージョン管理システムである「pyenv」と、分析環境を構築するのに便利な「A
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GitHub - rougier/numpy-100: 100 numpy exercises (with solutions)