Machine Learning with Go 読書記録

Machine Learning With Go とは

• Pachyderm の Daniel Whitenack 氏 が執筆
• 2017/09 に Packt から出版
• 氏は、GopherCon, JuliaCon, PyCon, ODSC, Spark Summitなどにおいても講演実績があり、Jypyter notebook 用の Go kernel maintainer の一人でもある. gopher notes
• twitter や gophers.slack.com #data-science で、質問に対応してくれている.
• 書籍掲載コードのリポジトリ Machine-Learning-With-Go
• GoCon2017 でも言及されたらしい.

（自分の参加している勉強会で、プレゼンするよといった手前、しっかり読んでおかないと）

gophernotes 環境を作るよ

目次

1. Gathering and Organizing Data
   • データ収集やデータ整理について
2. Matrices, Probability, and Statistics
   • 行列、確率、統計について
3. Evaluation and Validation
   • 評価とバリデーションについて
4. Regression
   • 線形回帰について
5. Classification
   • クラス分類について
6. Clustering
   • クラスタリングについて
7. Time Series and Anomaly Detection
   • 時系列データと、異常検知について
8. Neural Networks and Deep Learning
   • ニューラルネットワークと深層学習
9. Deploying and Distributing Analyses and Models
   • デプロイと分散処理とモデルについて
10. Algorithms/Techniques Related to Machine Learning
    • 機械学習に関連するアルゴリズムとテクニックについて

(2017/11/08 読みながら、随時章ごとの記事を立てていきます.)