オンラインで見つかる機械学習のチュートリアルのほとんどは理論的なものが多く、理解しにくい数式が多すぎます。一方、実践的なチュートリアルでは、基礎となる原理を説明せずにサードパーティのフレームワークの使用方法のみを説明しているため、アルゴリズムの本質を真に把握することが困難です。 偶然にも、私は GitHub で「Applied Machine Learning in Python」という無料のオープンソース電子書籍を見つけました。これは、数学的導出と Python 実装を深く統合した、機械学習の完全かつ体系的な学習パスを提供します。 基本的な線形回帰から複雑なニューラル ネットワークまで、各アルゴリズムには完全な数学的導出と手書きのコード実装があり、抽象的な数学的概念を直感的で理解しやすいものにするためのインタラクティブな視覚化ツールも提供されています。 GitHub: https://t.co/hJKTsDFBJ8 オンラインで読む: https://t.co/xB7zvEkVLU 主な内容: - 回帰や分類からクラスタリングや次元削減まで、30 以上の機械学習アルゴリズムをカバーします。 - 各アルゴリズムには詳細な数学的導出と純粋な Python による手動実装バージョンがあります。 - ディープラーニングの章には、ANN、CNN、オートエンコーダー、GAN などの主流のアーキテクチャが含まれています。 - トレーニング プロセスとパラメータの変更を直感的に表示するためのインタラクティブな視覚化ツールを提供します。 - 付属の YouTube ビデオ レクチャーと完全なコード リポジトリ。 完全に無料でオンラインで読むことができ、すべてのコードはオープンソースであり、機械学習を体系的に学び、アルゴリズムの原理を深く理解したい開発者に適しています。
