ITエンジニアのための機械学習理論入門 の感想

機械学習の本。ITエンジニアを想定して書かれている。プログラムをダウンロードして動かして体感しながら学べるようになっている点が大変良い。最初の方には、長く数学から離れていた読者用として、関連する数学記号と基本公式についての簡単な説明がある。

扱われている内容は、最小二乗法、最尤推定法、パーセプトロン、ロジスティック回帰、k平均法、ベイズ推定といったものになる。解説は式を用いながら簡潔に行われている。プログラムはPythonで書かれている。複数のグラフで出力を比較したり、パラメーターをいじって実行しなおして変化を確認できる。

ただ、他にも書いている人がいるように、プログラムがダウンロードして簡単に動かせるのはいいのだが、そのプログラム自体の説明がない。また、Deep Learning関連も入れると分厚くなるのでそこは他の本に譲る前提としても、この内容であればSVMくらいは範囲に入れて欲しかった。それから、本書用のサンプルはPython2用であって、Python3の環境ではそのままでは動かないものが多い。尚、これは著者のせいではないが、本書で推奨されているCANOPYは、このレビューを書いている時点の最新盤ではWindows環境でPathに日本語表記が混じっているとそのままではうまく動かなくて苦戦した。

機械学習をこれから学んでみたいという人はまず読むべき本です。
数学になじみのない方にもわかりやすいように数式の意味も噛み砕いて説明してあります。
あいまいな解説や論理の飛躍がなく、機械学習に関する基礎がすべて明快に説明されていていますので、まず本書を読めば機械学習に関してさらに発展的な書籍にスムーズにつながると思います。