2020年に読んだビジネス書・実用書・エッセイ、漫画をまとめます
今年も Kindle で読んだ本をまとめておきます。2019 年版はこちらです。 相変わらず通勤時間に SNS をしたり本を読んだりしていますが、昨年はコロナの影響もあり通勤時間が減ったり、また本の執筆のために通勤時間に執筆している時間があ...
「ガウス過程と機械学習」 ガウス過程法についてゼロから学びたい方へ
持橋大地, 大羽成征, 「ガウス過程と機械学習」, 講談社, 2019 講談社: Amazon: ガウス過程、ガウス過程回帰、機械学習について学ぶための本です。 最初から読み進めることで、ガウス過程のイメージをもてるようになり、そして線形回...
モデルの直接的逆解析法で効率的な適応的実験計画法ができるようになりました！[金子研論文]
金子研の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Adaptive design of experiments based on ...
「説得力」を強くする 必ず相手を納得させる14の作戦
藤沢 晃治, 「「説得力」を強くする 必ず相手を納得させる14の作戦」, 講談社, 2015 講談社: Amazon: 今回紹介する本もデータ解析や機械学習関連とは異なり、研究成果をあげたあとに活用できる、ブルーバックスの本です。研究室の学...
どうしてGMRやGTMRといったモデルの直接的逆解析法は良好な結果を生み出すのか？
回帰モデルを直接的に逆解析ができる、すなわち説明変数 X から目的変数 Y (Y が複数でもOK！) を直接的に推定できる手法である Gaussian Mixture Regression (GMR) や Generative Topogr...
「分かりやすい文章」の技術 読み手を説得する18のテクニック
藤沢 晃治, 「「分かりやすい文章」の技術 読み手を説得する18のテクニック」, 講談社, 2004 講談社: Amazon: 今回紹介する本もデータ解析や機械学習関連とは異なります。たとえばデータ解析や機械学習をして研究成果をあげた後に、...
バッチプロセスにおける特徴量の作り方
バッチプロセスにおいて、プロセスの異常を検出したり異常原因の診断をしたり、説明変数 X と目的変数 Y との間でモデル Y = f(X) を構築して X から Y を予測したり、Y が望ましい値になるようにバッチプロセスを設計したりすること...
「分かりやすい説明」の技術 最強のプレゼンテーション15のルール」 研究成果をわかりやすく説明・プレゼンしたい方が読む本
藤沢 晃治, 「「分かりやすい説明」の技術 最強のプレゼンテーション15のルール」, 講談社, 2002 講談社: Amazon: 今回紹介する本は、データ解析や機械学習関連とは異なり、研究成果をあげた後に、研究成果を報告したりプレゼンした...
説明変数の重要度を考慮した新たな非線形サポートベクター回帰(SVR)を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Journal of Chemometrics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Support vector regression that takes into consideration the impo...
「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」 ニューラルネットワークの基礎から深層学習(ディープラーニング)を学び実践したい方が読む本
斎藤康毅, 「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」, O'Reilly(オライリー・ジャパン), 2016 O'Reilly(オライリー・ジャパン): Amazon: ニューラルネット...