『機械学習のエッセンス』
機械学習の理解においてボトルネックとなる数学について初歩から全体的に解説する本 目次
01 本書の目的
02 本書は何を含まないか
03 機械学習の初歩
04 実行環境の準備
01 プログラムの実行方法
02 基本的な文法
03 数値と文字列
04 複数行処理
05 制御構造
06 リスト、辞書、集合
07 関数定義
08 オブジェクト指向
09 モジュール
10 ファイル操作
11 例外処理
01 基本事項の確認
02 線形代数
03 微積分
01 数値計算の基本
02 NumPyの基本
03 配列の基本計算
04 疎行列
05 NumPy/SciPyによる線形代数
06 乱数
07 データの可視化
08 数理最適化
09 統計
01 準備
02 回帰
03 リッジ回帰
04 汎化と過学習
05 ラッソ回帰
06 ロジスティック回帰
07 サポートベクタマシン
08 k-Means法
09 主成分分析(PCA)