機械学習の授業始まりました！

みなさんご機嫌いかがでしょうか。いよいよ機械学習の授業が始まりました。大学院レベルの授業ではコーディングを教えることはないので各々勝手にやってくださいとのこと。テストもなく、中間、期末はプレゼンで過去の論文をやって改善点がないか示して自分でデモしなさいといういささか難易度の高いものです。これは燃えますね～　今から準備始めてます。ただ、論文読み解く能力はまだ乏しいんで、（論文ではなく）自分であるお題を設定して、それに一番あった方法はなにかっていうのを突き止めていくそういったプレゼンにしていけたらと思います。（たとえば、アメリカ株式市場の今後の株価の予測モデルとか。このお題でしたら、ある程度参考になりそうな情報はありそうですので。）

授業の前提となる知識は以下の通りです。文系卒とあって、いささか抜けている知識もあるのでこの週末に復習したいところです。

Pre-requisites
• Discrete Mathematics
• Linear Algebra
• Statistics
• Calculus
• Optimization
• Examples:
– Eigenvalue and Eigenvector
– Gradient Descent
– Convex Optimization
– Least Square
– Bayesian Theory
～日本語訳～
前提条件
•線形代数
•微積分
•最適化
•離散数学
•統計
– 固有値と固有ベクトル
– 凸最適化
– 最小二乗法
– ベイズ理論
– 再急降下法

いよいよ慌ただしくなってきましたが、今後もがんばります！　　

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 [単行本（ソフトカバー）]

Andreas C. Muller

オライリージャパン

2017-05-25

　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
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