やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん
目次
Chapter 1 ふたりの旅の始まり
1 機械学習への興味
2 機械学習の重要性
3 機械学習のアルゴリズム
4 数学とプログラミング
Chapter 2 回帰について学ぼう ～ 広告費からクリック数を予測する
1 問題設定
2 モデル定義
3 最小二乗法
4 多項式回帰
5 重回帰
6 確率的勾配降下法
Chapter 3 分類について学ぼう ～ 画像サイズに基づいて分類する
1 問題設定
2 内積
3 パーセプトロン
4 線形分離可能
5 ロジスティクス回帰
6 尤度関数
7 対数尤度関数
8 線形分離不可能
Chapter 4 評価してみよう ～ 作ったモデルを評価する
1 モデル評価
2 交差検証
3 正則化
4 学習曲線
Chapter5 実装してみよう ～ Pythonでプログラミングする
1 Python で実装してみよう
2 回帰
3 分類（パーセプトロン）
4 分類（ロジスティクス回帰）
5 正則化
Appendix
1 総和の記号・総積の記号
2 微分
3 偏微分
4 合成関数
5 ベクトルと行列
6 幾何ベクトル
7 指数・対数
8 Python環境構築
9 Pythonの基本
10 NumPyの基本
紹介（ powered by openBD ）
数学がニガテでも大丈夫！ 機械学習をやさしく学ぼう
「機械学習に興味があるけど、どの資料を見ても数式が出てきて、分からない･･･」 本書は、そんな方にぴったりの本です。
機械学習を勉強中のプログラマ「アヤノ」と、友達の「ミオ」の会話を通じて、楽しく学んでいきます。本書では、
・そもそも機械学習がどうして注目を集めているのか？
・機械学習でできることにはどんなことがあるのか？
・どんな時に、回帰や分類、クラスタリングをすると有効なのか？
といった基本的なところから、
・ある問題に対して、どのように解決方法を考えればいいのか
・その解決方法を数式にするとどんな形になるのか
・実際にプログラムの形にするとどうなるのか
まで、丁寧に、じっくりと説明していきます。
とくに、数式については、高校で習った数学を忘れている方でも分かるように、つまづきやすいところや理解しにくいところを重点的に解説します。
※プログラムはPython 3で実装します
Chapter1 ふたりの旅の始まり
Chapter2 回帰について学ぼう ～広告費からクリック数を予測する
Chapter3 分類について学ぼう ～画像サイズに基づいて分類する
Chapter4 評価してみよう ～作ったモデルを評価する
Chapter5 実装してみよう ～Pythonでプログラミングする
