機械学習入門 - 智源コミュニティ論文 本書では、機械学習における多数のアルゴリズムの数学的基礎と技術について解説しています。序盤の導入章では、本書で使用される記号や微積分、線形代数、確率の基本概念を整理し、測度論の用語も紹介しています。この章は各アルゴリズムの理解に役立つ前提知識を提供し、行列解析や最適化の背景も説明します。 その後、本書はさまざまなアルゴリズムの理論的根拠について掘り下げます。特に、確率的勾配降下法や近接方法などの詳細を解説し、統計予測の基本概念も取り上げています。再生核理論とヒルベルト空間技術についても扱い、これらの技術が広く応用される理由を明かします。次に、監督統計学習アルゴリズムである線形方法、サポートベクター機械、決定木、ブースティング、ニューラルネットワークなどを紹介します。 生成法の章では、サンプリング法やマルコフ連鎖理論から始まり、グラフィカルモデルや潜在変数モデルの変分法、深層学習に基づく生成モデルについて説明します。無監督学習方法にはクラスタリング、因子分析、多様体学習が含まれており、それぞれの技術を詳しく解説しています。 最後の章では、理論的な観点から濃度不等式と汎化境界について議論し、機械学習モデルの性能評価の重要なポイントを指摘します。 本書は基礎から応用まで幅広くカバーしており、機械学習の理論と実践を総合的に理解したい方にとって有益な資料です。