Top > ラーニング > 東京大学や滋賀大学らの無料学習コンテンツまとめたサイト、Python R データサイエンスなど充実
(Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 動機 いわずもがなですが、機械学習の勉強にはとても時間が掛かります。 でも、同じ勉強時間を費やしたとしても、教材の良し悪しで捗り方が大きく変わってくることは、誰もが実感していることだと思います。 そこで、本記事ではテーマごとに私が考える最強の教科書をリストしていこうと思います。 ディープラーニング（アルゴリズムの理解） 「Deep Learning」An MIT Press book, 2016/12 発行 http://www.deeplearningbook.org/ 印刷本も売られてますが、上のWebページでいつでもタダで読めます
最近、Kagglerの間で話題となっていたDeep Learningのライブラリ「MXNet」のRパッケージ{mxnet}についてTJOさんよりご紹介がありました。 tjo.hatenablog.com 多くの方がこのブログで初めて{mxnet}を知った、もしくはあまり触れてこなかったが久々に使ってみようという段階かもしれませんが、私をはじめ多くのKagglerはすでに{mxnet}を多少なり使用していることもあり、下記のように解説記事の書くようにと無茶ぶりを頂きましたので、私からもご紹介させて頂きたいと思います。 @Keiku いえいえ、Keikuさんの記事楽しみにしております！（Kaggle masterはデータ分析者の憧れですよ〜）— TJO (@TJO_datasci) 2016年3月29日 TJOさんの解説記事では、Deep Learningの代表的な事例でもある「Convolu
最近、ランダムフォレスト系のパッケージの高速実装が複数 CRAN - Package Rborist CRAN - Package ranger 出てきたので、それ調べておきたい。 各々install.packagesを使えば入るので入れておくこと。また旧型(randomForest)も比較対象にしておく。 まず、速度比較。Rboristだけが"ランダムフォレストの各木において、ノードの分割する際に何個特徴量使うか"のmtry引数がなく、それに近いpredProbオプションを適当に調整して設定している点に注意。これでいいのかあまり自信ない。データはirisだ。 library("Rborist") library("ranger") library("randomForest") library("microbenchmark") microbenchmark( ranger = rang
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