横内大介

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イメージでつかむ機械学習入門 -豊富なグラフ, シンプルな数学, Rで理解する-

横内大介

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Product Details

Genre
：
Architecture&Engineering
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784774190624
ISBN 10 : 4774190624
Format
：
Books
Publisher
：
技術評論社
Release Date
：
July/2017
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
青木義充 ,  

Content Description

ビッグデータをいかに活用するかというテーマの下、人工知能の基礎となっている機械学習に対して大きな注目が集まっています。本書は、グラフを援用することにより簡単な数学だけで各手法のイメージをつかむことができる、難解な数学が苦手な人向けの機械学習の入門書です。

目次 : 第１章　はじめに/ 第２章　回帰/ 第３章　境界による分類/ 第４章　確率による分類/ 第５章　ニューラルネットワークによる分類/ 第６章　“実践編”説明変量の追加と予測精度の評価

【著者紹介】
横内大介 : 一橋大学大学院国際企業戦略研究科准教授、博士（工学）（慶應義塾大学）。１９７５年生まれ。慶應義塾大学理工学部数理科学科卒業、慶應義塾大学大学院基礎理工学専攻数理科学専修修了、慶應義塾大学理工学部数理科学科助手を経て、現在に至る。データサイエンス、計量ファイナンス、統計的機械学習に関連する講義やゼミを担当。複数の民間企業の技術顧問に就任し、データ分析やＡＩ開発の監修も行っている

青木義充 : 一橋大学大学院国際企業戦略研究科非常勤講師、博士（学術）（総合研究大学院大学）。１９７４年生まれ。慶應義塾大学理工学部数理科学科卒業、慶應義塾大学大学院後期博士課程基礎理工学専攻単位取得済退学、一橋大学大学院国際企業戦略研究科助手を経たのち、総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻修了し、現在に至る。統計に必要な線形代数、微分積分、確率論などの基礎に加えて時系列データ分析、ベイズ統計学の講義を受け持つ（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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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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  • issy

    読了日：2018/10/11

    Rでの演習にページが割かれてるので厚さの割に内容はそれほどでもない。入門書としてこれ読んだ後いきなりPRMLにジャンプは厳しい気がする。

  • kgbu

    読了日：2017/11/15

    機械学習入門というタイトルに惹かれて手にした人にはやや期待はずれかもしれないが、ベースになるデータサイエンスのチュートリアル（R言語を使用）として手を動かし、式を読んでいくと、これまで天下り式に暗記していた事項がとてもうまく腑に落ちた。そのうえでニューラルネットによる学習結果に対する不安みたいなものの一端もようやく理解できる気がした。 ディープラーニングのチューニングの世界に飛び込む前に、この本で一度手を動かしてみることをお勧めしたい。

  • susunu1

    読了日：2018/06/29

    ある程度の数学的な素養がないと読めないが、それがなくてもなんとなくわかる。それをイメージで掴むということなのかな。具体的にディープラーニングってどんなロジックで動いてんのよって人には良いのでは。

  • Tom

    読了日：2018/01/25

    イメージで…掴めなかったorz この間、作者の方に会いました。仕事で。意外とガハハ系のおっさんでした（笑）

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