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「パターン認識と機械学習 下」の検索結果: 1冊
パターン認識と機械学習 下
ベイズ理論に基づく統計的予測技術は、計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により、近年、急速に進展してきた。本書は、この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た教科書。この下巻では上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う。まず、予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと、今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明。次に高度な...
即席！データサイエンス部署にいきなり配属されたどーにかしないといけない
わーっと書いてみた間違ってたらごめんな Ver.1.0 なにも分からないがとりあえずデータサイエンティストとしての外面だけ取り繕いたい場合 <a href=" src=" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" / 金 明哲著 森北出版 2007年とや…
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本
Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…
データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学
2025年版Update記事を書きました データサイエンス、データ分析、機械学習の専門書の前書きには「大学初年度の数学」≒微分積分と線形代数を前提としているものが多い。 それならば大学に行っている人はほとんど履修しているはずなのだが、その専門書を読むと全然歯が立たない事が多い。 かといって微分積分や線形代数のテキストを開くと、これが機械学習やデータ分析のどこに役立つのか全然分からず、途方に暮れる。…
データサイエンス関連の本を紹介する。
大学3年生の時に統計学の勉強をし始めて、今年で4年目を迎えています。 色々な書籍紹介の記事を読んだりしますが、どれくらいのレベルの時に、どれくらいの本を読んで、どんな感じになったのかという紹介は意外と少ないなと感じています。 今回はせっかくなので、自分がどういう勉強をしてきたかを振り返りながら、書籍紹介ができたら誰かの役に立つかなと思ってこの記事を書いてみました。 本の画像はAmazonへのリンク…
【Webエンジニアど素人】が【3〜4年生】くらいになったら読むといい本を目的別にまとめた
これってなんなの？ 【ど素人状態＝社会人になって初めてプログラミングを勉強したぜ！（特に新卒）】でスタートした方々が【３年生】ぐらいになったら読むと良い本まとめです。 「どんな目的で学ぶか？」＊「職種（バックエンド(%E3%83%90%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%89%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%…
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
【教材まとめ】これ全部やったら流石に誰でもつよつよAIエンジニアになれる
はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者（ヒントン氏ら）のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用す…