機械学習を学ぶ入門者に最適な、無料の資料（PDF・WEBサイト）をまとめてみました。
機械学習の概要
機械学習を始める人に特におすすめな資料を下記にまとめました。
機械学習を始めるに際してのアドバイスや考え方、学習の進め方、手順、応用例などが丁寧に書いてあります。
機械学習の概要を既に知っている方は飛ばしてもらっても良いと思います。
| 参考文献 | 説明 |
|---|---|
| 機械学習をこれから始める人に押さえておいてほしいこと | – |
| 機械学習チュートリアル | – |
| 機械学習入門以前 | – |
| 次世代人工知能推進戦略 | – |
| RIETI – 人工知能の未来 −ディープラーニングの先にあるもの− | – |
機械学習の基礎
機械学習の基礎知識を知るのにおすすめな資料を下記にまとめました。
| 参考文献 | 説明 |
|---|---|
| 機械学習の理論と実践 | 導入～実践まで紹介されています |
| データマイニング | データマイニングの基礎について紹介されいます |
| テキストからの評判分析と 機械学習 | 概要～構成要素について紹介されいます |
| パターン認識と機械学習入門 | – |
| 統計的機械学習入門 | – |
| 統計的機械学習入門 | – |
機械学習を専門的に学習
機械学習の１手法について個別に勉強するのにおすすめな資料を下記にまとめました。
ニューラルネットワーク
ディープラーニング
| 参考文献 | 説明 |
|---|---|
| ディープラーニング | – |
| 統計的パターン認識の方法について 総合的な理解を目指して | – |
ベイズ推定
| 参考文献 | 説明 |
|---|---|
| ノンパラメトリックベイズ入門 〜無限 HMM と教師なし単語分割〜 | – |
| ノンパラメトリックベイズ入門 〜ベイジアン HMM の実装まで〜 | – |
機械学習の応用例
機械学習の応用例について知るのにおすすめな資料です。
| 参考文献 | 説明 |
|---|---|
| 拡がる機械学習応用 | – |
## 機械学習プログラミング
機械学習をプログラミングで実装するのに役立つ資料です。
| 参考文献 | 説明 |
|---|---|
| Pythonによる機械学習実験の管理 | – |
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