機械学習の習得のための5つの無料の電子書籍

機械学習のように、魅力的または威圧的なコンピューティングの主題はほとんどありません。それに直面しましょう。週末に機械学習を習得することはできません。少なくとも、基礎となる数学的原理を十分に理解する必要があります。

とは言うものの、数学のチョップがある場合は、その背後にある理論を十分に理解して、機械学習フレームワークの使用を強化する必要があります(選択できるものはたくさんあります)。

ここでは、機械学習の詳細と説明を提供する、高品質で自由に読める5つのテキストを紹介します。コード例があるものもありますが、ほとんどは式と理論に焦点を当てています。原則として、それらは任意の数の言語、フレームワーク、または問題に適用できます。

機械学習のコース

要旨: トピックへの非常に初心者に優しいアプローチを提供するように設計された非常に読みやすいテキスト。この本は進行中の作業であり、一部のセクションはまだTODOとマークされていますが、完全性に欠けているものは、完全なアクセシビリティで補っています。

対象読者: 微積分、確率、線形代数をよく理解している人。特定の言語の専門知識は必要ありません。

コードの内容: いくつかの擬似コード。提示されるものの大部分は概念と公式です。

統計学習の要素

要旨: 機械学習の基盤となる統計を採用するプロセスである、著者が「データからの学習」と表現していることをカバーする500ページ以上のテキスト。それは2001年以来2つの版と10の印刷を経てきました、それは正当な理由で-それは膨大な量の領域をカバーし、特定の分野に限定されません。

対象読者: 数学と統計の基礎がすでに整っていて、数学のスキルを優れたコードに変換するために多くの手を握る必要がない人。

コードの内容: なし。これはソフトウェア開発のテキストではありません。これは、機械学習に関する基本的な概念についてです。

この記事で言及
  • 機械学習のコースハル・ドーメ3世の詳細
  • 統計学習の要素、第2版。スタンフォード大学の詳細
  • ベイジアン推論と機械学習DavidBarberの詳細
  • 機械学習のためのガウス過程機械のためのガウス過程の詳細...
  • 機械学習InTechの詳細

ベイズ推論と機械学習

要点: ベイジアン手法は、スパムフィルターからパターン認識まですべての背後にあるため、機械学習メイヴンの主要な研究分野を構成しています。このテキストでは、ベイズ統計のすべての主要な側面と、それらが機械学習の一般的なシナリオにどのように適用されるかについて説明します。

対象読者: 微積分、確率、線形代数をよく理解している人。

コードの内容:たくさん!各章には、擬似コードと実際のコードデモのツールキットへのリンクの両方が含まれています。とは言うものの、コードはPythonやRではなく、商用のMATLAB環境用のコードですが、GNUOctaveはオープンソースの代替として機能します。

機械学習のためのガウス過程

要旨: ガウス過程は、ベイズ法で使用される一連の分析の一部です。このテキストは、分類、回帰、モデルトレーニングなどの一般的な機械学習方法でガウスの概念をどのように使用できるかに焦点を当てています。

対象読者: 「ベイズ推論と機械学習」とほぼ同じです。

コードの内容: この本で取り上げられているコードのほとんどは疑似コードですが、「ベイジアン推論と機械学習」のように、付録にはMATLAB / Octaveの例が含まれています。

機械学習

要旨:機械学習のさまざまな非常に具体的な側面に関するエッセイのコレクション。より一般的で哲学的なものもあります。その他は、「音声対話のシミュレーションと最適化のための機械学習方法」など、特定の問題領域に焦点を当てています。

対象読者: 一般の読者だけでなく、より技術的な傾向のある読者を対象としています。

コードの内容: 公式はたくさんありますが、事実上ありません。味を読んでください。