回答編集履歴
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ちょい日本語がおかしいところを修正
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もし今後本格的に機械学習を扱っていくのであれば「機械学習一般の考え方」を一度体系的に学ぶべきかも知れません。
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バイアス・バリアンスの数式的理解、過学習はなぜ起きるか、汎化の考え方、交差検定や混同行列、precision・recallなど学習結果の評価方法、回帰分析、クラス分類、クラスタリングetc.
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アルゴリズムに依存しない機械学習の勘所が学びたかったらやはりここから学ぶ必要があるかと思います。
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特に評価方法については学習結果の是非以前に
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特に評価方法については学習結果の是非以前に評価方法が滅茶苦茶で事実とかけ離れた結論を出してしまうパターンがまま見られるので重要かと思います。
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誤字発見＋追記
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「～という手法の原理を理解したい」ならアルゴリズムよりの専門書を買うべきでしょう。
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もし今後本格的に機械学習を扱っていくのであれば「機械学習一般の考え方」を一度体系的に学ぶべきかも知れません。
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バイアス・バリアンスの数式的理解、過学習はなぜ起きるか、汎化の考え方、交差検定や混
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バイアス・バリアンスの数式的理解、過学習はなぜ起きるか、汎化の考え方、交差検定や混同行列、precision・recallなど学習結果の評価方法、回帰分析、クラス分類、クラスタリングetc.
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アルゴリズムに依存しない機械学習の勘所が学びたかったらやはりここから学ぶ必要があるかと思います。
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特に評価方法については学習結果の是非以前にそれを評価方法が滅茶苦茶で事実とかけ離れた結論を出してしまうパターンがまま見られるので重要かと思います。
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