大学院の研究でなぜか機械学習をやる羽目になってしまったときに使った参考書を紹介する
上から読んでいくといいと思う
機械学習のエッセンス 実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム
線形回帰からロジスティック回帰まで，実際にPythonのプログラムを書きながら学んでいける
Pythonに初めて触れる人にもお勧めできる入門書
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
Pythonと機械学習を一通り理解して，ニューラルネットワークに特化したいときに読むといい本
ニューラルネットワークの原理から学習の仕方まで，実際にコードを書きながら学べる
中身の実装と外側の知識のバランスがちょうどいい本
Kaggleで勝つデータ分析の技術
Kaggleがテーマになってはいるが，内容自体は機械学習を扱う人すべてに参考になる
実際に機械学習を実装する段階になって必要になる「データの処理の仕方」「特徴量の作り方」「パラメータチューニングの方法」「結果の検証方法」などのノウハウがたくさん詰まっている
とりあえずこの本を読んでおけば，機械学習を使うときに素人が陥りがちな過ちを避けることができるようになる
ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編
先に紹介した本の続編
今回はTensorFlowやscikit-learnなどの機械学習のフレームワークをゼロから作ることができる
フレームワークの作成を通して誤差逆伝播法やドロップアウト法なども学ぶことができるが，この本の一番の魅力はフレームワーク作成を通して「オブジェクト指向」が学べることだと思う
どんなにググってもいまいちよくわからないオブジェクト指向だが，この本を読めば完全に理解できる
PythonやC++を書いたりいじったりするにはオブジェクト指向の概念の習得が必須なので，ぜひ読んでもらいたい
周辺知識
人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか?
―――最強の将棋AIポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質
人工知能の歴史や発達の過程などが学べる
読み物として面白い
人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
人工知能に興味がある人はぜひ
Rによるやさしい統計学
機械学習をやるうえで避けては通れない統計学について，Rのコードを書きながら学ぶことができる
人生で初めてこの本で統計学に触れたが，なんとなく理解できるようになれた良書
統計学が最強の学問である
世の中のいろいろな学問分野において統計学がどのように使われているかが事例とともに書いてある本
統計学すげえ～ってなって勉強のモチベーションアップになる
「学力」の経済学
少人数教室がいいのか，子供にはご褒美をあげた方がいいのか，などなどいろいろな教育に関する研究が紹介されている
統計学すげえ～ってなって勉強のモチベーションアップになる
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