機械学習の主要な手法を、数学の導出と自分で書く実装の両方から追う本。微分と線形代数の必要な部分を補ったうえで、回帰、分類、サポートベクターマシン、次元削減などをライブラリに頼らず組み立てる。仕組みを納得してから道具を使いたい人に向く。

この本が好きなら

つくりながら学ぶ!画像生成AI 自作入門
つくりながら学ぶ!画像生成AI 自作入門
MarkLiu(訳: Smoky・IPUSIRON) / マイナビ出版 / 2026年 / 翻訳書
技術: ディープラーニング・PyTorch・Python
ITエンジニアのための強化学習理論入門
ITエンジニアのための強化学習理論入門
中井悦司 / 技術評論社 / 2020年
技術: 機械学習・Python
Rによるモンテカルロ法入門
Rによるモンテカルロ法入門
クリスチャン・P・ロバート・ジョージ・カセーラ(訳: 石田基広・石田和枝) / 丸善出版 / 2012年 / 翻訳書
技術: R・数学・機械学習
Pythonで動かしながら学ぶ コンピュータネットワーク
Pythonで動かしながら学ぶ コンピュータネットワーク
中山悠 / 講談社 / 2025年
技術: ネットワーク・TCP/IP・Python
科学技術計算のためのPython
科学技術計算のためのPython
ホセ・アンピンコ(訳: 石井一夫・加藤公一・小川史恵) / エヌ・ティー・エス / 2016年 / 翻訳書
技術: Python・数学・機械学習
作ってわかる大規模言語モデルの仕組み
作ってわかる大規模言語モデルの仕組み
井上顧基 / 日経BP / 2026年
技術: 大規模言語モデル・ディープラーニング・Python・PyTorch
この本からもっと探す →

書誌(SBクリエイティブ、2026年、ISBN 9784815637903)は国立国会図書館サーチAPI(opensearch)の検索結果で確認。著者・訳者は同APIの責任表示「加藤公一 著・文・その他」による。初版の刊行年2018年は同APIで同書名の全版を引いて確認。

当サイトは Amazon.co.jp アソシエイトおよび楽天アフィリエイトのプログラム参加者です。書籍ページの購入リンクから商品が購入された場合、当サイトが紹介料を受け取ることがあります。