機械学習とデータサイエンスに関する必読の無料オンライン電子書籍 10 冊

KDnuggets 編集者の Matthew Mayo が、機械学習とデータ サイエンスに関連する書籍をいくつか選びました。機械学習とデータサイエンスの本を本棚に追加する時期が来ました。一番嬉しいのは、これらの本はすべて無料の電子版で入手できることです。

1. データサイエンスのための Python クックブック

この本では、Python でデータを操作するために必要なコア ライブラリ、具体的には IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、および関連パッケージについて紹介します。この本を読むには、Python の基礎知識が必要です。Python の基礎知識がない場合は、まず Python 言語の簡単な入門書である「A Whirlwind Tour of Python」を読んでください。

書籍リンク: https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook

2. ニューラルネットワークとディープラーニング

無料のオンラインブックです。この本では主に 2 つの中核概念について概説しています。

• ニューラルネットワークは、コンピュータが観測データから学習できるようにするプログラミングパラダイムです。
• ディープラーニングは、強力なニューラルネットワーク学習技術のセットです。

ニューラル ネットワークとディープラーニングは現在、画像認識、音声認識、自然言語処理における多くの問題に対する最先端のソリューションを提供しています。この本では、ニューラル ネットワークとディープラーニングの背後にある多くの中核概念を学ぶことができます。

書籍リンク: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

3. ベイジアン思考

think X シリーズの書籍の 1 つ。ベイズ統計に関する書籍のほとんどは数学記号を使用し、数学概念 (微積分など) に基づいています。この本では、数学記号の代わりに Python コードを使用し、連続数学の代わりに離散数学を使用しています。このように、数学における積分は合計になり、確率分布に関する演算のほとんどは単純なループになります。

書籍リンク: http://greenteapress.com/wp/think-bayes/

4. 機械学習とビッグデータ

この本は現在未完成の作品です。その目的は、ソフトウェアエンジニアがライブラリに頼ることなく機械学習モデルを簡単に構築できるようにし、理論と実践のバランスをとることです。ほとんどの場合、モデルの背後にある概念や技術は単純または直感的ですが、詳細や用語で問題が発生しがちです。

さらに、既存のライブラリは基本的に既存の問題を解決できます。多くの場合、基礎となる概念を隠すために独自の抽象化とアーキテクチャを備えています。この本の目的は、基本的な概念をより明確にすることです。

書籍リンク: http://www.kareemalkaseer.com/books/ml

5. スパース性を用いた統計学習

過去 10 年間、コンピューティングと情報技術は爆発的な成長を遂げてきました。それに伴い、医学、生物学、金融、マーケティングなどさまざまな分野の膨大なデータが得られます。この本では、共通の概念フレームワーク内でこれらの分野における重要なデータ サイエンスのアイデアを紹介します。

書籍リンク: https://web.stanford.edu/~hastie/StatLearnSparsity/

6. データサイエンスのための統計的推論

この本は、データ サイエンスの専門分野の書籍として書かれており、推論統計に関する Coursera の関連書籍でもあります。この本には、YouTube で見つけることができる Coursera コース ビデオが付属していることは特筆に値します。

この本は推論統計の入門書として書かれています。対象者は、数学とコンピュータプログラミングの基礎を持ち、それらのスキルをデータサイエンスや統計に活用したい学生です。この本は無料で提供されます。

書籍リンク: https://leanpub.com/LittleInferenceBook

7. 凸最適化

これは、最小二乗法や線形計画問題を含む数学的最適化問題の特殊なクラスである凸最適化に関する本です。ご存知のとおり、最小二乗法と線形計画法の問題には確立された理論があり、さまざまなアプリケーションで使用され、プログラムで解決できます。この本は主に実践的な応用を志向しており、豊富な事例がこの本の特徴である。

書籍リンク: http://stanford.edu/~boyd/cvxbook/

8. Pythonによる自然言語処理

これは自然言語処理に関する本です。 「自然言語」とは、英語、ヒンディー語、ポルトガル語など、人間の日常的なコミュニケーションに使用される言語です。プログラミング言語や数学表記法などの人工言語とは対照的に、自然言語は世代を超えて進化し、明確なルールで特定することが困難です。自然言語処理 (略して NLP) は、コンピュータがさまざまな自然言語を理解することを意味する広い意味で使用します...

この本は、Python プログラミング言語と Natural Language Toolkit (NLTK) と呼ばれるオープン ソース ライブラリに基づいています。

書籍リンク: https://automatetheboringstuff.com/

https://www.nltk.org/book/

9. Pythonプログラミングクイックスタート

ファイル名を変更したり、何百ものスプレッドシートのセルを更新したりするのに何時間も費やしたことがあるなら、これらの作業がいかに面倒なものかご存知でしょう。しかし、コンピューターにこれらのことを任せられると、気分は違ってきます

この本を読んだ後、Python プログラムを作成し、コンピューターに自動的に完了させることができます。この本は、Python を通じてプログラミングを学習したいすべての読者、特にプログラミングの基礎が不足している初心者に適しています。

書籍リンク: https://automatetheboringstuff.com/

10. ソーシャルメディアマイニング

過去 10 年間のソーシャル メディアの成長により、人々のコミュニケーション方法や業界のビジネスのやり方に革命が起こりました。個人は、ソーシャル メディアでのやり取り、共有、コンテンツの消費を通じて、これまでにない速度で膨大な量のデータを生成します。

この本は、近年のソーシャル メディア、ソーシャル ネットワーク分析、データ マイニングにおける最先端の成果を統合し、学生、実務家、研究者、プロジェクト マネージャーがソーシャル メディア マイニングの基礎と可能性を理解するための便利なプラットフォームを提供します。この本では、ソーシャル メディア データの問題を紹介し、ネットワーク分析とデータ マイニングの基本概念、新しい問題、効果的なアルゴリズムについて説明します。

書籍リンク: http://dmml.asu.edu/smm/