Understanding Machine Learning (FREE)
サイズ：     
  USER
  サンプルユーザ
サンプル用のユーザです。
 WEB
    学習ノート
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。
sub  

Loading ...

    ノート表示（LV2）
Understanding Machine Learning (FREE)   LV2     Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms   2024/2/9
Image From  Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
”
”
  引用元：Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
  引用元：Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
#### （ask AI）
ーーーーーー
『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。

ーーーーーー
clip （公開時は表示されません）
  sub_notes （LV3）   全て開く   全て閉じる
none   LV3 4月17日  
0
”
”
  引用元：
  引用元：
none
 sub

  コメント

  コメントを書く
ads
ads