機械学習の入門書を読んだ感想【やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん】

全体的な感想

良くいえば、分かりやすくてサクサク読み進められる。悪くいえば、内容が淡白で物足りない。そんな印象を受けました。「まずは機械学習を学ぶにあたって取っ掛かりが欲しい」と思っている方には良書だと思います。気になる点としては、前のページで紹介された数式が引用されたときに「あれ?これって何だっけ??」となることです。数式の説明がAppendix(ページの後半)に記載されているので、ページを行ったり来たりで忙しかったです。

難しかった点

P.33でいきなり呪文のような数式があらわれ始めて「ふぇぇ」ってなります。冷静になって、Appendixの偏微分の解説とアヤノとミオの会話を読み進めたら理解できました。

P.100-105の尤度関数の微分が間違いなく最難関。シグモイド関数、確率、対数が絡んでいるので、高校数学を忘れている私の脳みそが渋滞になりました。

気になった点

過学習の対策について「学習データの数を増やす」、「モデルを簡単なものに変更する」、「正則化」と紹介されていた。「学習データの数を増やす」というのは学習データに未知のデータを食わせることになるけれど、その具体的なやり方を知りたかった。

サンプルソース(Python)

マイナビBOOKSからもダウンロードできますが、覚えるために書籍から写経しました。

IDEはPyCharmではなくて、VS CodeにPythonプラグインを入れて使っています。