ML-theory/etc.

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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ML-theory/etc. 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（理論系）の本リストです。

機械学習理論の理解は面白そうですが大変です。
理解には時間も必要そうなので、良い教材を使うことが重要でしょうね。
やはり英語圏の情報が圧倒的に豊富です。
（無料で入手できるものも多いです）

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ESLⅡ (FREE) The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2024/2/9

Image From The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.

（web）
- Elements of Statistical Learning：data mining, inference, and prediction. 2nd Edition.：https://hastie.su.domains/ElemStatLearn/

（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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「The Elements of Statistical Learning」は、Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedmanによって書かれた、機械学習の古典的な教科書です。初版は2001年に発行され、2016年には第2版が発行されました。

この本は、統計学、機械学習、データマイニングなどの分野で広く使用されており、高次元データの解析、非線形回帰、決定木、クラスタリングなどのトピックをカバーしています。また、本書では、一般的な機械学習の手法を理解するために必要な数学的な概念や技術も詳しく説明されています。

本書は、特に大規模なデータセットの分析に適した手法に焦点を当てています。このため、本書は、統計的な理論と実践的な手法を組み合わせた独自のアプローチを採用しています。また、本書では、Rを使用して実際のデータセットを分析する方法も説明しています。

「The Elements of Statistical Learning」は、統計学や機械学習について深く理解したい人にとって非常に役立つ教科書です。ただし、本書は数学的な記述が多く、初学者にとっては敷居が高いかもしれません。また、機械学習に関する他の書籍と比較して、本書は実践的な手法に重点を置いているため、統計的な理論について詳しく知りたい人には、他の書籍を探す必要があるかもしれません。

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PRML (FREE) Pattern Recognition and Machine Learning - Microsoft Research 2024/2/9

Image From Pattern Recognition and Machine Learning - Microsoft Research

#### （ask AI）
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「Pattern Recognition and Machine Learning」は、機械学習とパターン認識に関する入門書として広く知られています。著者であるChristopher Bishopは、Microsoft Researchの研究者であり、機械学習分野で多数の論文を発表しています。

この本は、機械学習に関する基本的な理論を扱っています。その中でも、確率論、ベイズ推論、線形回帰、カーネル法、ニューラルネットワーク、深層学習などのトピックに重点を置いています。また、著者はこれらの理論を現実の問題に適用するための実践的な手法についても詳しく解説しています。

本書は、数学的な背景を持つ読者にとってはより理解しやすくなるように、数学的な説明を多用しています。しかし、初心者にとっては、理解が難しい部分もあるかもしれません。

総じて言えるのは、この本は機械学習やパターン認識に関する基本的な理論を網羅しており、機械学習の初学者から上級者まで幅広い読者層におすすめできる書籍であると言えます。

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Data Science and Machine Learning (FREE) Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods - Homepage 2024/2/9

Image From Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods - Homepage

#### （ask AI）
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D.P. Kroeseの『Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods』は、機械学習やデータサイエンスにおいて必要な数学的、統計的手法を網羅的に解説した教科書です。本書は、数学や統計学の知識を前提としながら、機械学習やデータサイエンスの基本的な概念を丁寧に解説しています。

この本の最大の長所は、数学や統計学に関する知識を深めたい読者にとって、非常に役立つ内容であることです。本書は、ベイズ統計学、確率論、最適化理論、線形代数、計算機科学などの分野にわたる、豊富な数学的、統計的手法について解説しています。また、具体的な問題についての例題やプログラムコードも提供しており、読者は理論的な背景だけでなく、実践的な知識も身につけることができます。

一方で、この本の欠点は、実践的な応用についての説明が不十分であることです。本書は、数学的、統計的手法に重点を置いているため、実際の機械学習やデータサイエンスの応用についての説明は不十分であるかもしれません。また、本書を読むには、高度な数学や統計学の知識が必要となるため、初学者には難しいかもしれません。

総合的に見ると、『Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods』は、機械学習やデータサイエンスにおける数学的、統計的手法を理解するための重要な教科書であると言えます。数学や統計学の知識を深めたい読者にとっては、非常に役立つ内容であり、機械学習やデータサイエンスに興味のある人におすすめの書籍です。

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Understanding Machine Learning (FREE) Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms 2024/2/9

Image From Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

#### （ask AI）
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『Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms』は、Shai Shalev-ShwartzとShai Ben-Davidによる機械学習の教科書です。本書は、機械学習に必要な基本的な理論を深く理解することを目的としています。理論に加えて、アルゴリズムの実装や適用についても解説しています。

本書の特徴は、初学者にも分かりやすいように書かれていることです。本書は、数学的な基礎がある場合にも役立ちますが、数学的な知識がない場合でも理解できるように配慮されています。

本書は、主に2つの部分に分かれています。最初の部分は、機械学習に必要な基本的な数学的な概念やモデル、アルゴリズムなどを解説しています。線形回帰、ロジスティック回帰、SVM、決定木など、機械学習の基本的なアルゴリズムについて深く理解することができます。

2つ目の部分は、機械学習の理論的な側面について説明しています。過剰適合、交差検証、汎化誤差など、機械学習の理論について理解するために必要な概念が詳細に説明されています。

本書は、機械学習の基本的な理論を深く理解するための優れた教材です。理論に加えて、アルゴリズムの実装や適用についても解説されているため、実践的な知識も身につけることができます。また、初学者にも分かりやすく書かれているため、機械学習に興味がある人にとって非常に有益な教科書と言えます。

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Computer Age Statistical Inference (FREE) Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence and Data Science 2024/2/9

Image From Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence and Data Science

#### （ask AI）
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『Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science』は、統計学の基本原則と、モダンなデータ分析で必要とされる手法について論じた、Bradley EfronとTrevor Hastieによる重要な書籍です。

本書は、古典的な統計学のアプローチと、計算機によるモダンな手法の両方について、解説しています。著者は、統計学とコンピュータサイエンスの両分野の専門家であるため、両方のアプローチの利点と欠点を理解しているということができます。

この書籍の中心となるテーマは、ベイズ推定とリサンプリング手法です。これらの手法は、パラメータ推定、信頼区間、仮説検定、回帰分析、分類など、統計学の多くの問題に適用できます。

本書の最も強力な点は、計算機を用いた現代的な手法についての深い理解を提供していることです。また、本書は多くの実践的な例を用いて説明されているため、読者は理論だけでなく、実際のデータに適用する方法についても学ぶことができます。

しかしながら、本書は高度な内容を扱っているため、統計学の初学者にとっては難解かもしれません。また、数学的な背景が不十分な読者にとっては、理解するのに苦労するかもしれません。

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Bayesian Reasoning and Machine Learning (FREE) Amazon | Bayesian Reasoning and Machine Learning | Barber, David | Machine Vision 2024/2/9

Image From Amazon | Bayesian Reasoning and Machine Learning | Barber, David | Machine Vision

#### （ask AI）
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David Barberの『Bayesian Reasoning and Machine Learning』は、機械学習におけるベイズ推論について解説した教科書です。本書は、ベイズ理論を導入し、様々な機械学習アルゴリズムについての応用について詳しく説明しています。

この本の最大の長所は、ベイズ推論について理解を深めることができる点です。本書では、ベイズ理論に基づく確率的なアプローチを導入し、機械学習アルゴリズムに適用する方法を解説しています。また、実際の問題についての例題やプログラムコードも提供しているため、理論と実践の両面から学ぶことができます。

また、この本のもう一つの長所は、様々なトピックにわたるカバー範囲の広さです。本書は、回帰分析、分類、クラスタリング、グラフィカルモデルなど、様々な機械学習アルゴリズムについて詳細に解説しています。さらに、ベイズネットワーク、マルコフ連鎖モンテカルロ法、ベイズ最適化など、ベイズ推論の最新トピックにも触れており、機械学習の最新動向についても理解できます。

一方で、この本の欠点は、初学者にはやや難解であることです。本書は、ベイズ理論や確率論の知識を前提としています。そのため、初心者にとっては理解が難しいかもしれません。

総合的に見ると、『Bayesian Reasoning and Machine Learning』は、ベイズ推論による機械学習について解説した重要な教科書であり、ベイズ理論や確率論に興味のある読者にとっては特に価値がある書籍であると言えます。初心者にはやや難解な内容ではありますが、機械学習の専門家や研究者にとっては、必読の書籍となっています。

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Information Theory, Inference and Learning Algorithms (FREE) Information Theory, Inference and Learning Algorithms - Free Computer, Programming, Mathematics, Technical Books, Lecture Notes and Tutorials 2024/2/9

Image From Information Theory, Inference and Learning Algorithms - Free Computer, Programming, Mathematics, Technical Books, Lecture Notes and Tutorials

#### （ask AI）
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David J. C. MacKayの「情報理論・推論・学習アルゴリズム」は、情報理論、確率、統計、学習に関する広範なトピックをカバーした本格的な教科書です。初学者から上級者まで、幅広い読者層にとって役立つ内容となっています。

本書では、基本的な情報理論、チャンネル符号化、確率、統計、グラフィカルモデル、ベイズ推論、最適化、機械学習など、様々なトピックを詳しく説明しています。特に、ベイズ推論やグラフィカルモデルについては、非常に丁寧かつ詳細に説明されており、理解を深めることができます。

また、本書は実用的なアプリケーションに焦点を当てているため、理論だけでなく、実際の問題にも取り組むことができます。さらに、本書には多数の例題やプログラムコードが含まれており、理解を助けるとともに、読者自身が実際に手を動かして学ぶことができます。

ただし、本書は非常に詳細で、数学的な理解が求められるため、初心者には少し難しいかもしれません。また、本書の対象読者は、コンピュータサイエンスの分野において情報理論、統計、機械学習の基礎を習得したい人たちです。

総合的に見ると、David J. C. MacKayの「情報理論・推論・学習アルゴリズム」は、情報理論、統計、機械学習に興味のある人にとって、非常に貴重な教科書と言えます。

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math for ML (FREE) Mathematics for Machine Learning | Companion webpage to the book “Mathematics for Machine Learning”. Copyright 2020 by Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. Published by Cambridge University Press. 2024/2/9

Image From Mathematics for Machine Learning | Companion webpage to the book “Mathematics for Machine Learning”. Copyright 2020 by Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. Published by Cambridge University Press.

#### （ask AI）
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「Mathematics for Machine Learning」は、機械学習に必要な数学の基礎を理解するための本です。著者は、Cambridge大学の教員であるMarc Peter Deisenroth、A. Aldo Faisal、Cedric Archambeauの3人です。

本書では、線形代数、確率論、最適化など、機械学習に必要な数学分野を広くカバーしています。また、実際の機械学習アルゴリズムについても詳しく説明しています。

本書の特徴は、数学的な概念を直感的に理解できるように工夫されていることです。例えば、行列やベクトルの演算については、図を用いてわかりやすく説明されています。また、章末には練習問題が用意されており、読者は自分で問題を解いて理解を深めることができます。

ただし、本書は機械学習の実装についてはあまり触れていません。数学の基礎を理解するための本であり、実際の機械学習に必要なアルゴリズムやライブラリの使い方については別の書籍を参照する必要があります。

総じて、数学に苦手意識を持っている人でも、本書を読んで数学的な概念を理解することができると思います。機械学習に入門する前に、本書を読んでおくことをおすすめします。

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none 4月9日

none

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