ML-practical

サンプル用のユーザです。

機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

* 尚、ノートの文章は一部を除きAIに書いてもらったもので、正確性はありません。
* ノートにchatGPT等AIに作ってもらった表を貼るには、「マークダウンのコードに変換して」と頼めば書き出してくれるので、ノートを「markdown」編集モードにして、コピペすれば簡単です。

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ノート表示（LV1）

ML-practical LV1 2024/2/9

サブノート画像より

サブノート画像より

#### 機械学習（実践系）の本リストです。

手を動かしながら理解するのに良さそうな本を整理しています。
理論はまた別に学習が必要になるでしょうが、
ある程度手を動かしてみないとイメージも掴みにくいのではないかと思いますし、pythonライブラリ等も充実しているので理論は後回し、でもある程度は実装できるのではないでしょうか。

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ISLR (FREE) An Introduction to Statistical Learning 2024/2/9

Image From Gareth James

（web）
- An Introduction to Statistical Learning：https://www.statlearning.com/

（関連youtube：著者らの講義ビデオ）
- StatsLearning Lecture 1 - part1 - YouTube：https://www.youtube.com/watch?v=5N9V07EIfIg&list=PLOg0ngHtcqbPTlZzRHA2ocQZqB1D_qZ5V

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#### （ask AI）
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『Introduction to Statistical Learning with Applications in R』は、統計学や機械学習の初学者向けの入門書です。本書では、統計学的な考え方や機械学習の基本的な手法について、わかりやすく説明されています。

本書の内容は、主に以下の３つの部分に分かれています。

1. 統計学の基礎知識：確率論、統計学、回帰分析、分散分析などの基礎知識について説明されています。

2. 機械学習の手法：教師あり学習、教師なし学習、クラスタリング、次元削減など、機械学習の基本的な手法について説明されています。

3. Rを用いた実践例：本書では、Rを用いて実際のデータを分析する方法が説明されています。具体的には、回帰分析、クラス分類、決定木、ランダムフォレストなどの手法が、実践例として紹介されています。

本書は、統計学や機械学習の初学者にとって、基礎的な知識を身に付けるのに非常に役立つ一冊です。また、Rを用いたデータ分析の実践例が多数掲載されているため、Rを用いてデータ分析を行いたい人にもおすすめの書籍です。

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Link：[pdf] ISLR (intro-to-stat-learn-R)

python data science handbook (FREE) Python Data Science Handbook | Python Data Science Handbook 2024/2/9

Image From Python Data Science Handbook | Python Data Science Handbook

#### （ask AI）
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『Python Data Science Handbook』は、Pythonを使ってデータサイエンスに取り組む際の手引書となる書籍です。著者のJake VanderPlasが、Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、Jupyter Notebookなどのツールを使用して、Pythonを使った効率的なデータ解析方法を紹介しています。

本書は、Pythonの基礎から始めて、機械学習、可視化、データ処理、データ分析に至るまで、データサイエンティストに必要なスキルをカバーしています。また、データの取り扱いや解析方法を説明するため、実際のデータセットを用いた例題や、簡単なデータサイエンスプロジェクトも紹介されています。

著者は、Pythonの機能を最大限に活用する方法を説明しています。例えば、NumPyとPandasを使用してデータを操作し、Matplotlibを使用してグラフを描画し、Scikit-Learnを使用して機械学習アルゴリズムを実行します。さらに、Jupyter Notebookを使用して、インタラクティブなノートブック形式でコードを実行できるようになっています。

『Python Data Science Handbook』は、Pythonによるデータサイエンスを学ぶ人にとって必須の書籍と言えます。データサイエンティスト、エンジニア、研究者、教育者など、データを扱う人々に役立つ内容が詰まっています。

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Link：[pdf] python-DS-handbook

The Hundred-Page Machine Learning Book (FREE) start [The Hundred-Page Machine Learning Book] 2024/2/9

Image From start [The Hundred-Page Machine Learning Book]

#### （ask AI）
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"The Hundred-Page Machine Learning Book" は、Andriy Burkov によって書かれた機械学習についての入門書であり、コンパクトな100ページにまとめられていることが特徴です。

この本は、機械学習の基礎と実践について広くカバーしており、統計学、確率論、線形代数、最適化、クラスタリング、次元削減、ニューラルネットワーク、深層学習、強化学習などのトピックを簡潔に解説しています。

特に、著者は機械学習の基本的なコンセプトとアルゴリズムを簡潔に説明し、機械学習のプロジェクトを行うための実用的なアドバイスを提供しています。また、数学的背景がない読者でも読みやすく、初心者から中級者までの幅広いレベルの読者に適しています。

一方で、100ページにまとめられているため、詳細な説明が欠けている部分もあり、実際の機械学習プロジェクトに適用するためには、より詳細な参考書や情報源が必要になることもあります。

総じて、"The Hundred-Page Machine Learning Book" は、入門書として非常に優れており、初めて機械学習に触れる方や、コンパクトで簡潔な紹介書を求める方におすすめの書籍です。

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Link：[pdf] hundred-page-ML

Machine Learning Engineering (FREE) Machine Learning Engineering - Free Computer, Programming, Mathematics, Technical Books, Lecture Notes and Tutorials 2024/2/9

Image From Machine Learning Engineering - Free Computer, Programming, Mathematics, Technical Books, Lecture Notes and Tutorials

#### （ask AI）
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『Machine Learning Engineering』は、Andriy Burkovによる機械学習エンジニアリングに関する本です。本書は、機械学習アルゴリズムを開発するだけでなく、エンジニアリングにも焦点を当てた本であり、機械学習のビジネスへの適用についても扱っています。

本書は、機械学習エンジニアリングの基本から、実際のプロジェクトでのトラブルシューティングまで、広範なトピックをカバーしています。また、機械学習エンジニアリングに必要なスキル、ツール、技術、およびベストプラクティスを提供しています。

本書は、Pythonでの機械学習に興味がある読者にとって非常に有用です。また、機械学習アルゴリズムのみならず、それらをビジネス上の問題に適用する方法を知りたい人にもお勧めです。そして、実際のプロジェクトでの機械学習エンジニアリングに興味がある人には必読の書籍です。

本書は、理論的な説明だけでなく、実践的なアドバイスも提供しています。特に、実際のプロジェクトでのトラブルシューティングに役立つチェックリストや、どのようにして品質管理を行うかについての情報が含まれています。

一方で、本書は機械学習の初心者向けではありません。ある程度の経験がある人向けの本であるため、初心者には難しい内容かもしれません。また、本書はビジネスに焦点を当てているため、より学術的なアプローチが必要な人には向いていないかもしれません。

総じて、『Machine Learning Engineering』は、機械学習アルゴリズムの開発だけでなく、それらを実際のビジネス上の問題に適用する方法について知りたい人にお勧めの書籍です。

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Link：[web] Machine Learning Engineering - Burkov

IPython Cookbook (FREE) IPython Cookbook - IPython Cookbook, Second Edition (2018) 2024/2/9

Image From IPython Cookbook - IPython Cookbook, Second Edition (2018)

#### （ask AI）
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『IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook』は、Pythonの対話型開発環境であるIPythonを使用して、様々なデータ分析や可視化のタスクを実行する方法を紹介しています。

この本は、Pythonでデータ分析を行いたいが、どのライブラリやツールを使うべきかわからない人や、IPythonを使用したデータのインタラクティブな探索方法を学びたい人におすすめです。本書は、IPythonの基礎から始まり、NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy、scikit-learnなどのPythonライブラリを使ったデータ分析と可視化の手法を幅広く紹介しています。

本書の特徴は、実際の問題に対する解決策を提供する、クックブック形式の章立てです。各章では、IPythonを使用して、実際にデータ分析や可視化のタスクを行いながら、その背後にある理論や手法について説明しています。このように、本書は実践的で、新しいアイデアや手法をすぐに試すことができます。

ただし、本書は初心者向けではありません。Pythonの基本的な知識が必要であり、IPythonに慣れ親しんでいることが望ましいです。また、本書は比較的古い書籍であるため、最新のライブラリやツールについてはカバーしていないことに注意する必要があります。

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Link：[web] ipython-cookbook

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow Amazon.co.jp: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems : Géron, Aurélien: Foreign Language Books 2024/2/9

Image From Amazon.co.jp: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems : Géron, Aurélien: Foreign Language Books

#### （ask AI）
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『Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems』は、機械学習とディープラーニングの基礎から実践的な手法までを紹介した書籍である。著者のAurélien Géronは、Googleで機械学習エンジニアとして働いた経験を持つ専門家である。

この書籍は、Scikit-LearnとTensorFlowの2つの主要な機械学習ライブラリを使用して、機械学習の基本的な概念から応用までを詳しく説明している。書籍の初めの方では、機械学習の基礎となる数学的な概念、データの前処理方法、特徴量エンジニアリング、モデルの選択と評価方法について説明している。その後、回帰、分類、クラスタリング、次元削減など、機械学習の主要な手法について具体的な例を交えて説明している。

また、書籍の後半では、TensorFlowを使用してニューラルネットワークを実装する方法についても詳しく説明している。読者は、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、自己符号化器、強化学習など、さまざまな深層学習アルゴリズムについて学ぶことができる。

本書は、初心者から中級者までの幅広い読者層に対応しており、機械学習に関する基礎的な知識がある方にとっては、実践的な手法を学ぶための非常に役立つリソースとなっている。

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Link：[pdf] hands-on-ml

Python Machine Learning (Sebastian Raschka) Amazon | Python Machine Learning, 1st Edition | Raschka, Sebastian | Neural Networks 2024/2/9

Image From Amazon | Python Machine Learning, 1st Edition | Raschka, Sebastian | Neural Networks

#### （ask AI）
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『Python Machine Learning』は、Sebastian Raschkaによる機械学習の入門書です。Pythonを用いた機械学習について包括的に解説しており、具体的な実装例を交えながら理論的な説明をしています。

本書は、初学者向けの入門書としても、実践的な機械学習の手法を学びたい人向けの実践書としても使えるようになっています。機械学習の基礎から、ディープラーニング、自然言語処理、画像認識など、幅広いトピックを扱っています。

具体的には、Scikit-Learnを使った機械学習、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、自然言語処理、深層学習など、機械学習に必要な技術や手法を学ぶことができます。

また、本書は機械学習に必要なPythonのライブラリの使い方や、機械学習のプロジェクトを進める上でのベストプラクティス、エラーのデバッグ方法など、実践的なノウハウも紹介しています。

総じて、『Python Machine Learning』は、Pythonを使った機械学習を学びたい人にとって非常に役立つ一冊であり、初学者から上級者まで、様々なレベルの人にとって参考になるでしょう。

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Link：[pdf] PML (python-machine-learning-rascka)

none 4月9日

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