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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• nbhd

  読了日：2024/01/25

  そういえば、高校の部活で「キソレン（基礎練習）」というのがあった。で、これは機械学習のためのキソレン書だ。Pythonの基本、数学の基本、Python数値計算の基本…とキソレンを積み、最終的にはnumpyで機械学習モデルを組み立てる、という構成。これマジで、キソレンだわ。そういう意味で、なかなかの良書だと思った。通読してみたものの、それではまだまだ足りぬ。キソレンを繰り返して、習熟すべし。

• Taizo

  読了日：2021/04/30

  機械学習を「理解する」上で、超基礎の基礎の数学からきちんと解説している一冊。予備知識は高校数学くらい。 勾配降下法ってどうやって実装するんだっけ？とかそれくらいの人を対象にしているイメージ。 ただ、個人的には研究をするならともかく、ビジネスで使う場合はこの本から、と言うのはオススメしない。とりあえずsklearnなどのパッケージで動かして体で覚えてから、理論に行った方が習熟も早いと思うので。クライアントや上司に説明しなければいけない時に参考になる1冊かなと思う。

• sumiyaki

  読了日：2019/02/20

  とても良い本。内容は機械学習の基礎に限定的で、深層学習は全く出てこないが、Pythonのコードと合わせて、じっくり勉強すれば力がつきそうな気がする。それぞれの項目についてインターネットで検索すれば、いくらでも情報は出てくるが、それを取捨選択するのが意外に難しい。例えば、数学的に詳しすぎたり、レベルがバラバラだったりして、全体としてまとめて勉強するには、この本のほうが相性がよいかもしれない。一時的に紙の書籍で一部を読んだだけなので、パソコンに入力・実行することも考えて、電子書籍の購入を検討するか。

• smatsu

  読了日：2023/03/12

  硬派な本だと思う。『スッキリわかる機械学習』などとは真逆の方向性の本で、まずはscikit-learn動かして雰囲気から掴んでみよう…等というご機嫌取りはしない。前半でみっちりPythonの文法と数学を教える。次に数値計算だ。そしてnumpy, matplotlib, 数理最適化、回帰分析。そしてSVM、k-Means法、主成分分析(PCA)。まずこれらをきっちり押さえてから、DLなどのチャラい話はそれからだ。戦術の話なんかする前にまずは走り込みだと。これはこれで正論であり良書と言わざるを得ない。

• ＊＊5

  読了日：2020/02/26

  入門者向け。だけど、自分は実装がまだまだなので勉強になった。数学、統計、機械学習、アルゴリズム、これらがすべてバランス良く揃っていて、もっと早く出会いたかったテキスト。特に、パッケージに頼らずほぼすべて実装しているところが素晴らしい。

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