機械学習の教科書 : 情報系研究者の卵が妄想力を高めるために頑張るブログ
記事が少ないと寂しいので，自分の専門について書こうと思います． 私が現在専攻しているのは，簡単に言うと「機械学習」ということになるでしょう． 細かく言うと，その中でも機械学習の観点から，統計的な「時系列解析」を扱っています． 最近，ビッグデータだのディープラーニングだので機械学習が（まさに）にわかに脚光を浴びていますので，機械学習を勉強したいんだけど，なにから初めていいのかわからない．．．という人があふれているかもしれません． そういう人のために，教科書を紹介するのも専門家の役目だと私は思っているので，浅学ながら紹介します． 全くの初心者向け 機械学習を学ぶために必要な数学的知識として，主なものは 解析学（微分積分学）線形代数統計学 です．これは情報系大学数学の三本柱と言い換えてもいいかもしれませんｗ まず，解析学・線形代数は大学初年度程度のリテラシーがあれば大体は大丈夫です． 解析学では
初心者でもアルゴリズムが学べる・身につく書籍とサイト一覧 - paiza times
Photo by Anders Sandberg こんにちは、谷口です。 皆さんは、アルゴリズムの勉強はどのようにしていますか？ 情報系の学部出身の方は授業で勉強したことがあるかもしれませんが、文系の方や、プログラミングの業務経験のない方は、「そういえばちゃんと勉強したことない」という方も多いかと思います。（私もかつてそうでした……） アルゴリズムとは、「問題を解くための手順を定式化した形で表現したもの」のことです。例えば、複数のデータを並べ替えるソートの方法として、バブルソートやヒープソートといったアルゴリズムがあるということは、アルゴリズムをきちんと勉強したことがなくても、知っている方は多いかと思います。 仕様書の通りにコーディングをしていくだけの業務であれば、アルゴリズムを勉強する必要はないかもしれません。さらに前述のようなソート等に関しては、多くの場合既に関数が用意されており、アル
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