機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
- 作者:加藤 公一
- 発売日: 2018/09/21
- メディア: 単行本
その道の人？がプッシュしていた1ので、購入して写経しながら読みました。
下記に自分の感想とは書きますが、この本の良さについてはプッシュされてる記事を読むほうが参考になります。（断言）
内容
最終的にPythonで機械学習アルゴリズムを実装していくため、Pythonの基本的な部分を勉強する章があります。その後必要になってくる数学の勉強ができる章が続きます。
次に、Pythonで数値計算を書いて実際に動かします。最後に機械学習のアルゴリズムを数式で示しながら実装をしていくという流れです。
実際に実装するアルゴリズムは下記
- 線形回帰
- Ridge線形回帰
- Lasso線形回帰
- ロジスティック回帰
- サポートベクタマシン
- K-means法
- 主成分分析(PCA)
読んでみて
- 数学の抜けというか実力不足を感じた
- 写像・・・？ってなった
- 4章で実行速度などに焦点を当てて
scipyの紹介をしているのが印象的だった - メインとも言える5章の数式とかが理解まで至らずちょこちょこ挫折しましたごめんなさい
- 特にSVMの数式は頭が止まっちゃいました
- また理論からしっかり理解する必要を感じたときに帰ってきます
- 他の理論から学ぶ本を読んだことないので比較はできないですが、アルゴリズムを理解してpythonで使っていきたい人には充実した内容と思います
さいごに
数式に抵抗がなくなる本ないですか？
