Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

5.15

 機械学習をさらに学ぶためのリソース

515

5.15.2

 機械学習一般

もちろん、機械学習の世界は

Python

よりもずっと広く、知識をさらに深めるには、多くの優れ

たリソースがあります。ここでは、筆者が有用であると考えているものをいくつか紹介します。

Machine Learning（

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

）

Coursera

にて

Andrew Ng

が行っている無料のオンラインコースであり、機械学習の基本

をアルゴリズム的な観点から網羅し、明快な講義が行われています。このコースは数学と

プログラミングの学士レベルの理解を前提とし、最も重要な機械学習アルゴリズムの詳細

説明が続きます。また、同コースにはアルゴリズムに関する段階的な宿題が出題され、実

際にモデルのいくつかを実装します。

『Pattern Recognition and Machine Learning』（邦訳『パターン認識と機械学習』丸善出版）

Christopher Bishop

によ

って書かれたこの古典的テキストは、この章で説明した機械学習

の概念を詳細にカバーしています。このテーマについて深く学ぼうとするなら、これは常

に傍に置いておくべき書籍です。

『Machine Learning: A Probabilistic Perspective』

Kevin Murphy

が執筆した大学院レベルの優れたテキストで、基本的な統一的確率論的観

点で、ほぼすべての重要な機械学習アルゴリズムが探究されています。 ...