内容説明
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誰でもすぐにオンライン機械学習を実践できる即戦力の入門書！オンライン機械学習の基礎から理論、実装、応用、最新手法までをすべて網羅し、明快に解説した。この１冊で、面白いほどよくわかる！
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
disktnk
2
タイトルにオンラインとあるけど、バッチ型でも使えるノウハウも含まれている。基礎から発展(深層学習や分散学習など)、性能評価まで幅広く扱っており、トピックごとに理解を深めたい人には向かないかもしれない。ただ個人的には、実務目線で整理されており、特に正則化項やペナルティ、SGD以外の勾配降下法、RFTLなどの説明が非常に分かり易かった。入門本に次に良いかもしれない。2015/10/18
Tsukasa Fukunaga
1
リグレット解析やオンライン並列学習など、個別の内容としては面白いが、本の構成があまり適切ではないと思う。第二章「準備」で数学的なことを少々解説しているが、非常に薄いのでこれだけでわかることは難しいだろうので、不要だと思う。第六章「実装」では行列計算の方法などについて書かれるのだろうかと思ったが、浮動小数点やベクトルが疎な場合の計算やlogsumの計算などがほとんど。三章の一節である「自然言語処理への応用」は少々やっつけ感がある気がする。2015/09/21
kk
0
読了．2017/10/27
Shuhei Iitsuka
0
ニューラルネットワーク，SVM，ロジスティック回帰がひとつのオンライン機械学習問題に帰着されることを理解するのに良い．オンライン最適化そのもののリグレット解析により興味がある人は，同じ MLP シリーズの『オンライン予測』がおすすめ．2017/07/10
inakoshi
0
1〜3章は基本的で、復習レベル。4章のPA, CW, AROWあたりや、Deep Learningとの関係あたりは再読しておきたい。2017/01/03
