このページでは著者おすすめの「機械学習」や「データサイエンス」向けの書籍を列挙する(紹介記事も書いたものは,そのリンクを添える).
目次
Kevin P. Murphy氏の「機械学習」テキスト
- “Probabilistic Machine Learning: An Introduction“, (基礎編) Kevin. P. Murphy, MIT press, March, 2022.
- “Probabilistic Machine Learning: “, (応用編:今年終盤登場予定) Kevin. P. Murphy, MIT press, 2022 .
- “Machine Learning: A Probablistic Perspective“, Kevin. P. Murphy (紹介記事)
初心者向け機械学習・データサイエンス向けオススメ書籍
- “Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition“, Stephen Marsland.
- 機械学習のための連続最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) , 金森敬文 , 鈴木大慈, 竹内一郎 (著), 佐藤一誠.
応用別
- Deep Learning for NLP and Speech Recognition (2019). 自然言語処理(NLP)と音声認識向けのDeep Learningをまとめた本.CNNの基礎についても簡潔な紹介がある.アテンションにメモリ型ネットワークや,転移学習(特にドメイン適応)の章,(テキスト処理,音声認識向けの)強化学習の章などが後半にあり,周辺知識を総ざらえできる.ただし,Transformer流行以前の書籍である.