データサイエンティストハトリのブログ

PythonとインテリジェントクラウドとAIが好きな学生エンジニア。データ分析、スクレイピング、就職活動などについて書いていきます。

Pythonを使った機械学習を学ぶ上で読んでおくべき書籍をまとめて見た

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こんにちは、どうもハトリです!!

 

TwitterでプログラミングやIT関連のことについてつぶやいているのでよかったら是非フォローしてください →→(@tori_engineer)

 

 

これから機械学習を学びたい、でも学び方がわからない。という人に向けた記事です。

 

機械学習を基礎的なところから応用できるようになるまで体系的に学べる参考書が少ないと思っています。

実際に私が勉強してきた方法をまとめて見ました。

 

初心者編

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~

マイナビがだしている機械学習の超基礎講座。数学を学ばなくてもこれ1冊で数学的な側面まで学ぶことができます。絵がたくさん付いていて他のかたっ苦しい技術書よりもわかりやすく書いてあります。

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで

初級編

ITエンジニアのための機械学習理論入門

初心者を卒業したら実際に コーディングです。Pythonのサンプルコードも用意されているため、かなり楽に勉強することができます。

ITエンジニアのための機械学習理論入門 

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

オライリーが出している一冊です。オライリーは海外の著書を翻訳して書かれているためもしかすると最初読むのに苦労する人がいるかもしれません。

 

実際読んでみるとともてわかりやすく、機械学習では欠かせないscikit-learnはここでマスターできました。

 

 

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

中級編

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

基礎から応用まで幅広く取り扱っています。もしかすると広く浅くすぎてついて行けないかも。基礎を固めた状態でこの本に取り組むのはありなのではないでしょうか。

 

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

はじめてのパターン認識

個人的に一番おすすめしています。統計や線形代数のような数学をかなり使った内容から実際にPythonにコードを起こすところまでを解説してくれます。

 

各モデルについて数学的に解説してくれるので理解がより深まります。

 

はじめてのパターン認識

上級編

パターン認識機械学習

これまでの本が完璧になったら上級編に取り組んでもよいでしょう。これらをマスターすれば一人前の機械学習エンジニアになったと言えると思います。

 

パターン認識と機械学習 上

パターン認識機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)

パターン認識機械学習 上」の続きです。同じくかなりレベルが高いと言えます。

 

パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)