Webエンジニア向け、としたのは機械学習のアルゴリズムを使って何かしらのサービスをつくろうとする方向けのおすすめ本になっているから。なので学問として機械学習を学ぶときはまた違う本が並ぶと思います。
というわけで以下おすすめ本です。
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この本が一番やさしくて勉強をこれからはじめるならおすすめです。やさしいというよりは丁寧なのでわかりやすいかと思います。
この本を読みながらでナイーブベイズを使ったフィルタリング機能をまずは自力で実装をしておくといいかと。
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機械学習を学ぶときにさけて通れないのが統計学。大学で勉強はしたけどもう一回はじめから、という方にもこの本はおすすめです。僕自身も大学時代に一通り勉強はしたんですがあまり自信がなかったためこの本で再度学びしました。
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統計学が最強の学問である[実践編]---データ分析のための思想と方法 新品価格 |
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統計学が最強の学問である[ビジネス編]―――データを利益に変える知恵とデザイン 新品価格 |
シリーズものででていて上記もおすすめです。興味があればぜひ。
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この本のいいところは機械学習の変遷をしっかり冒頭でお話頂けるところ。アルゴリズムの中でも有名なものを一通り説明してもらえるので頭の中の整理になるはず。
また、それぞれのアルゴリズムをC言語をベースに説明しているので概要を把握するのにもいいかと。
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入門、となってるけどなにも知識がないと読み進めるのに苦戦します。
Rで機械学習アルゴリズムをためす際にはこちらの本が参考になります。やはり比較的新しいアルゴリズムはRで実装されていることが多いようです。
Rちょっとおぼえなきゃねーと感じる本です。
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Pythonを使った機械学習システムの実装についての本です。Pythonは関連分野のライブラリが豊富なようで実装も楽に進められるようです。RでためしてよさそうならPythonで実装する、という流れがよさそうかなーと感じます。
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最後にこいつです。
ぼくなんかは最初にこの本から読んだのですがチンプンカンプンでした。。Mahoutを使うためにはやはり前提となる知識がかなりあるのですが、上記リストアップした本を一通り読んで頂ければ読み進められると思います。
またAmazon EMRとMahoutを使った分散処理の実践についても記載があり大変参考になります。ただ若干内容が古いのでよかったら下記を参考にしてください。僕の方でためしに実行したときにまとめた記事です。
Amazon Elastic MapReduceを使ってMahoutのレコメンドを試す - masayuki5160's diary
というわけで以上です。これから勉強しようとというかたの参考になれば幸いです。
