Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• まろにしも

  読了日：2019/10/12

  機械学習のアルゴリズムを数式で分かり易く解説。実際にPythonでプログラミングを書きながら、マトリックスのshapeをイメージしながら読み進めた。�@予測⇒線形回帰式⇒誤差二乗和の最小化によりパラメータ導出と�A分類⇒シグモイド関数(確率)⇒対数尤度最大化によりパラメータ算出。 この名流れをPythonで体感できた。ワクワクとモヤモヤを繰り返しながら。次は『ディープラーニングの数学（赤石雅典氏）』に進みます！

• Yuichiro Komiya

  読了日：2018/05/06

  機械学習の概念を、対話形式で説明してくれていて分かりやすい。python初めて触ったけど、シンプルですごく使いやすいのに驚いた。

• nbhd

  読了日：2024/01/15

  そもそも、僕が人工知能について学ぶようになったのは、データサイエンスで使われている機械学習のアルゴリズムが実際どういうことをしているのかを知りたかったからだったんだけど、軽い実装で済んでいたロジスティック回帰の数学がこんなにも難解だったとは、あー困った。やっぱり手を動かさないと定着は難しそうだなぁ。

• エリナ松岡

  読了日：2018/04/19

  かなり苦戦しましたが、お薦めできる良書です。おかげさまで機械学習の第一関門突破できたんではないでしょうか？まだまだなのかな？？前半が数学で後半がPythonによるプログラミングなので、大変に思うかもしれませんが、プログラミングは前半で学習したことの復習というスタンスで、これのおかげで理解が深まるようになっています。数学パートのおぞましさに比べればプログラミングパートなぞはカワイイもんですが、ちょいちょい小さなトラップ程度はあり、そこは都度マメにググりました。

• しき

  読了日：2018/10/31

  ベクトル、行列などの複雑な数式がでてくるが、わかりやすい図と導出があるのですんなり理解できた。「ベクトルは数を並べたもの」「ベクトルの内積は類似度を表す」ってのは知らなかった。もっと早く知っておけばよかったなぁ。

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