おすすめの機械学習の書籍を紹介します。
プログラミングやIT系の勉強するときはKindleや電子書籍で勉強するのがおすすめです。
Pythonで学ぶ強化学習［改訂第２版］[Amazon]
「Pythonで強化学習が実装できる!」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Policy GradientとA2Cの記述・実装を見直した。
- Day1 強化学習の位置づけを知る
- Day2 強化学習の解法(1): 環境から計画を立てる
- Day3 強化学習の解法(2): 経験から計画を立てる
- Day4 強化学習に対するニューラルネットワークの適用
- Day5 強化学習の弱点
- Day6 強化学習の弱点を克服するための手法
- Day7 強化学習の活用領域
ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門[Amazon]
機械学習モジュールが普及することにより、かえって学びづらくなった機械学習アルゴリズムの基本を徹底マスター！
scikit-learnを使わない、numpyとpandasのみのコーディングで、実装力がスキルアップ！
- 第1章 機械学習とは何か
- 第2章 Python入門
- 第3章 数学のおさらい（線形代数、最適化、確率、統計）
- 第4章 回帰分析（線形回帰分析、ロジスティック回帰分析）
- 第5章 分類（線形判別分析、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズ法、決定木）
- 第6章 カーネルモデル
- 第7章 ニューラルネットワーク
- 第8章 強化学習
- 第9章 教師なし学習（主成分分析、因子分析、クラスター分析）
ウェブデータの機械学習[Amazon]
「ウェブ」を知らずして、「データ」を語ることなかれ・機械学習がどのように応用されているかを概観する。・評判分類の学習、単語の意味表現、検索結果の順序学習を重点的に解説。・話題を瞬時に発見するバースト検出やウェブのリンク解析も紹介。
- 第1章 ウェブと機械学習
- 第2章 バースト検出
- 第3章 評判分類の学習
- 第4章 意味表現の学習
- 第5章 グラフデータの機械学習
- 第6章 順序学習
オンライン機械学習[Amazon]
誰でもすぐにオンライン機械学習を実践できる即戦力の入門書！オンライン機械学習の基礎から理論、実装、応用、最新手法までをすべて網羅し、明快に解説した。この１冊で、面白いほどよくわかる！
- 第1章 序論
- 第2章 準備
- 第3章 基礎
- 第4章 発展
- 第5章 性能解析
- 第6章 実装
- 付録A
オンライン予測[Amazon]
絶えず流れる情報を、いかに捉え、いかに学習するか？ 広告配信、証券投資、経路探索……いまや豊富な応用分野を擁するオンライン予測。Hedge、OGD、ONSなど多彩なアルゴリズムを理解し、使えるようになる。
- 第1章 エキスパート統合問題
- 第2章 オンライン凸最適化
- 第3章 ランダムネスに基づくオンライン予測
- 第4章 組合せ論的オンライン予測
- 付録A 数学的準備
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