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『パターン認識と機械学習(上・下)』C. M. ビショップ著 本書はベイズ理論に基づいた統一的な視点から機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説しています。 30. 『機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書) 』須山敦志著 本書は「機械学習をもっと身近に、機械学習をもっとわかりやすく! 」を合言葉に、より丁寧な記述で、基本的なテーマを解説していきます。 31. 『言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ) 』高村大也著 本書は機械学習の入門書としましては、大変分かりやすく、様々な機械学習モデルを網羅していると思います。 32. 『はじめてのパターン認識』平井有三著 本書はパターン認識にはじめて触れる読者に向け、基礎からわかりやすく解説した入門書です。パターン認識の概念がよく理解できるとともに、Rによる実行例など実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています。 33. 機械学習のおすすめ本18選！レベル別・目的別・言語別に紹介 | 侍エンジニアブログ. 『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』加藤公一著 本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。 34. 『データマイニング入門』豊田秀樹著 本書はデータマイニングの基礎、ニューラルネット、決定木、サポートベクターマシン、ベイジアンネットワーク、潜在意味解析など近年登場した新しい分析までをお菓子やワインの銘柄など親しみやすいデータで幅広く解説します。 35. 『データマイニングとその応用 (シリーズ・オペレーションズ・リサーチ)』加藤直樹、矢田勝俊、羽室行信著 古典的なアソシエーション分析を一度は学んでみたいという方にオススメ。 36. 『データマイニングによる異常検知』山西健司著 本書はデータマイニングによる異常検知に特化して書かれた日本で初めての書です。 37. 『数式を使わないデータマイニング入門~隠れた法則を発見する』岡嶋裕史著 本書ではこのデータマイニングの手法について入門レベルで簡単に解説しています。 38. 『戦略的データマイニングアスクルの事例で学ぶ』池尾恭一、井上哲浩著 本書は実際にアスクルがデータマイニングに用いた膨大な顧客の購買履歴などを素材に、顧客構造、顧客クラスターの分析などによってどう売り上げ増につなげたかを具体的に明らかにしています。 39.
14で始まる円周率を、ひたすら100万桁まで掲載した『円周率1000000桁表』。1行に100桁を記載した見やす... | 2015年10月02日 (金) 10:18 クヌース先生の名著の邦訳版が登場 クヌース先生の名著シリーズの第一弾として有名な本の『The Art Of Computer Programming... | 2015年08月05日 (水) 19:04 おすすめの商品
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 人気の書籍ですので、読まれている方の中でも知っている方多いかと思います。 ニューラルネットワークをpythonで実装しながら仕組みが学べます。 後半、ディープラーニング(CNN)も実装します。 TensorFlowやKerasなどのフレームワークを普段使っているが、ディープラーニングの仕組みがわかっていない方には必ず読んでおきたい書籍です。 また数学の知識が必要になりますが、書籍内でも簡単には触れています。 2. ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 先ほど紹介したゼロから作るの続編です。 自然言語処理の内容で、word2vecやRNN/LSTMの分野をpythonのライブラリを使っている方で仕組みを理解したい方は是非読んでおきたい書籍です。 こちらも、数学の知識が必要になります。 3. 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ ディープラーニングライブラリKerasを使ってプログラムを実装していきます。 数式が多少出てきますが、大半がpythonのプログラムなので、数学力が なくても読み進められます。 CNN、GAN、RNN、LSTM、Q-learningなどの範囲を扱っています。 4. 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書) AIってなに?ディープラーニングってなに?って方向けの書籍で、人工知能の歴史も踏まえて知りたい方にオススメの書籍です。 あとで紹介します、G検定公式テキストと合わせて読むとより理解が深まります。 人工知能や機械学習、ディープラーニングの概論を知りたい方は是非ご一読ください。数学の知識不要で読み進められます。 5. 入門パターン認識と機械学習. Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 機械学習プログラミングを始めたい方にオススメの書籍です。 scikit-learnを使って進めていきますが、数学の知識はなくても読み進められます。ですが、pythonの文法基礎、numpy、matplotlibなどの機械学習プログラミングでよく使うライブラリの基礎もある程度知っているとスムーズに理解できるかと思います。 6. scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 数学の知識必要で、内容もかなり充実しています。 大変オススメの一冊で、理論と実装を体系立てて身に付けられます。 全て読むのはなかなか重いですが、機械学習エンジニアを目指されているのであれば本書の内容は是非理解して欲しいです。 7.
『マーケティング・エンジニアリング入門 (有斐閣アルマ)』上田雅夫、生田目崇著 本書は現代のマーケティング課題に答えるための必須のスキルとして、データの扱い方から実践的手法まで、体系的に解説します。 69. 『データ・ドリブン・マーケティング――最低限知っておくべき15の指標』マーク・ジェフリー著 本書はデータにもとづいたマーケティングの意思決定によって業績を伸ばしたい経営者・マーケティング幹部必読の書です。 70. 『イラストで学ぶ 人工知能概論 (KS情報科学専門書) 』谷口忠大著 本書は探索、位置推定、学習と認識、言語と論理の概要をわかりやすく解説します。 71. 『人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか? 』山本一成著 本書は目からウロコの解説の連続で、既存のどんな人工知能の解説書よりも面白くてわかりやすい、必読の1冊となっています。 72. 『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』松尾豊著 本書はトップクラスの人工知能学者が語る、知的興奮に満ちた一冊です。 73. 機械学習入門者が学ぶべきこと、学習方法を超具体的に解説します | AI専門ニュースメディア AINOW. 『人工知能入門』小高知宏著 本書は探索による問題解決、知識表現と推論、学習、自然言語処理、人工知能という学問領域を構成する基本的分野を網羅しています。 74. 『ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法』Ben Fry著 本書は地図情報・階層ファイルシステム・リスト・グラフ構造・時系列データなど、さまざまなデータの収集・解析手法から対話的な視覚的手法・プログラミングテクニックまでを豊富な実例を用いて詳しく解説しています。 75. 『ビューティフルビジュアライゼーション』オライリージャパン 本書では学者や技術者、芸術家、分析の専門家など異なる立場でそれぞれのプロジェクトに取り組むその道のプロによるさまざまなビジュアライゼーション手法やツールを紹介します。 76. 『PythonによるWebスクレイピング』Ryan Mitchell著 本書は、前半でWebスクレイパーとクローラの基礎をていねいに解説し、後半でOCRを使った情報抽出や、JavaScript実行、Seleniumによるインタフェース使用やテスト自動化、自然言語処理などの高度なトピックに加えて法律面の解説など、Webスクレイピングを実際に行うために必要なプログラミングテクニックとテクノロジー全般を紹介します。 77.