自然言語処理入門本について書いたら、素敵な書籍リストを頂いた - あれもPython,これもPython
id:mamoruk さんより自然言語処理を学ぶ書籍を紹介していただきました。 ありがとうございます。 http://cl.sd.tmu.ac.jp/prospective/readings 自然言語処理 機械学習 ウェブマイニング に分かれており、非常に参考になります。 また、mamorukさんの監修なさっている本が3/5(明日!)発売予定なので、 手にとってみようと思います。 自然言語処理の基本と技術 (仕組みが見えるゼロからわかる) 作者: 奥野陽,グラム・ニュービッグ,萩原正人,小町守,イノウ出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2016/03/05メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る mamorukさん自身の紹介記事はこちら 技術から基本を学ぶコンセプト 以下読んだことある本について感想など。 集合知プログラミング 集合知プログラミング 作者:
Lectures: Web Engineering
講義情報/ウェブ工学 ウェブ工学 豊田正史(生産研) 電子情報学専攻, 2009 冬, 月 14:45-16:15 講義内容 輪講形式で行う。発表は20分＋質疑応答5分。発表論文を変更したいときはすぐに申し出ること。資料の印刷は必要ない。プレゼンテーションファイルを発表後に豊田あてに送付すること。本ページにて公開の予定。 Data Mining: 9 Social Networks: 5 Search: 4 UI and Mobile Web: 5 Rich Media: 4 Semantic/Data Web: 1 Security and Privacy: 2 10/05 イントロダクション 資料 10/19 藤原靖宏: [Data Mining] Chuan Xiao , Wei Wang , Xuemin Lin , Jeffrey Xu Yu. Efficient similar
データベースパフォーマンスに関する、僕が知りうる限り最高の教科書 - レベルエンター山本大のブログ
データベースの醍醐味は、パフォーマンスチューニングにあります。 チューニングによっては、同じ処理でも1時間掛かる場合もあれば、 1秒で終わるということもあり得る世界です。 僕はDBの魅力に取り付かれた者の一人です。 DBという技術の奥深さが気に入っています。 DBを極めると、どこの現場に行っても絶対に必要とされます。 また、どこの現場に行っても正解を導く方程式は一緒なので応用が利くのです。 しかし、その基本原理を体系的に学べる手段はあまりありません。 OracleMasterやMCDBAといった資格試験でも学べることは限られていて あとはWebで調べるなりマニュアルを読むなりするしかありませんでした。 とくに肝であるパフォーマンスチューニングについては、 経験則でチューニングしている部分も多いです。 Oracle、SQLServer、MySQLと色々なDBのチューニングをしてきましたが、
Computer Science Books Online
Theory of Computation Information & Coding Theory Algorithms & Data Structures Programming Language Theory Concurrent, Parallel & Distributed Systems Databases & Information Retrieval Artificial Intelligence Computer Architecture & Engineering Computer Security & Cryptography Computational Science Information Science Software Engineering A Balanced Introduction to Computer Science by David Reed, 2
高校生のための情報理論入門
☆HOME☆ ☆数学のいずみ☆ 高校生のための情報理論入門 @Author Masasi.Sanae @Version 1.02;2002.3.16 ０．はじめに 情報化社会においては発信者から受信者への情報の伝達が重要な役割を果たします。更にその情報の伝達を如何に効率よく行うか，如何に正確に行うかが重要となります。そうした分野を対象としているのが「情報理論」と呼ばれているものです。 情報理論を支えているのが数学の確率・統計に関する基本的な理論です。身の回りを取り巻くディジタルな世界を情報理論を通して解析し，実生活に直結する話題であることを体感してみましょう。 1．確率の基礎知識 1_1 集合 あるものの集まりを集合という。集合は要素（元）から成り立っている。 A={a1，a2，a3，・・・an} 任意の集合Sの要素の一つをxとするとき，xは集合Sに属するといいx∈Sのように表す。また，
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
カーネル多変量解析（赤穂昭太郎・著） - Loud Minority
カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)posted with amazlet at 09.04.01赤穂 昭太郎 岩波書店 売り上げランキング: 107675 Amazon.co.jp で詳細を見る機械学習やデータマイニングで、近年頻繁に用いられるカーネル法に着目した本。機械学習の教科書として、パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測(通称・PRML)が褒められている所を見る。PRMLが非常に良く書かれており（レベルが低いとは言わない。あちこちで褒められているのが不思議なくらいレベル高い読者を想定していると思う）、翻訳も、さすがに専門家が集まって訳していて、良く訳されており、機械学習の入門書として納得がいく。しかし、機械学習一般というより、日本語版の副題にあるとおりベイズ統計から見た機械学習と考えられる程、ベイスに寄っていた。それに
Gaussian Processes for Machine Learning: Contents
Carl Edward Rasmussen and Christopher K. I. Williams MIT Press, 2006. ISBN-10 0-262-18253-X, ISBN-13 978-0-262-18253-9. This book is © Copyright 2006 by Massachusetts Institute of Technology. The MIT Press have kindly agreed to allow us to make the book available on the web. The web version of the book corresponds to the 2nd printing. You can buy the book for a list price of 50.00 US$ or 40.00 UK£
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