世界第一簡單機器學習
未來發展參考指標！適合研究者、工程師，資訊、金融、教育、醫療業。
活動訊息
內容簡介
適合研究者、工程師，
資訊、金融、教育、醫療業未來發展必需的參考指標，
在人工智慧研發、醫學診斷和機器人區域大展身手的第一本書！
涉及大量統計學理論，
讓人工智慧「自動學習」的演算法，
就是應用於電腦視覺、資料探勘、證券試場分析的機器學習。
搜尋引擎、語音及手寫辨識、戰略遊戲也能看到它的蹤跡。
透過預測、判斷、評估、排序，提高準確率！
打好機器學習基礎，工作從此事半功倍！
日本讀者好評推薦
真的很好懂。雖然需要有線性代數和偏微分的底子，但不需要實際計算，只要看懂基本概念就行了。書中有豐富的圖片和親切的說明，讓讀者容易吸收，非常推薦！──Masaru Kamata
是一本適合初學者的書。就連沒有機械學習知識的我也能理解整體概念。書末附上的索引在深入查詢時非常好用。漫畫部分鮮活的角色和情節也將內容的難度降低了。推薦給想了解機械學習的人。──JyunJyun
巧妙地將漫畫和工作書結合，讓人一讀就停不下來了。最大的優點是有附數學解說，也有舉出現實中的應用範例，讓讀者了解能應用的場合和方式。Q&A的部分能激發思考，加深理解。我會推薦這本書給學生看。──Танечка
目錄
序
序章 請教我機器學習！
紗耶香的房間① 紗耶香與女高中生小愛
第1章 怎麼做迴歸？
1.1 預測數據的困難
1.2 從解釋變數求目標變數
1.3 求線性迴歸函數
1.4 正規化的效果
紗耶香的房間② 數學的複習①
第2章 怎麼進行識別？
2.1 整理資料
2.2 由資料預測類別
2.3 邏輯識別
2.4 決策樹的識別
紗耶香的房間③ 數學的複習②
第3章 評估結果
3.1 要用測試資料評估才有意義
3.2 訓練資料、檢驗資料、評估資料
3.3 交叉驗證法
3.4 準確率、精確率、召回率、F值
紗耶香的房間④ 數學的複習③
第4章 深度學習
4.1 神經網路
4.2 反向傳播法訓練
4.3 挑戰深度學習
4.3.1 深度神經網路的問題點
4.3.2 多層訓練上的技巧 ①事前訓練法
4.3.3 多層訓練上的技巧 ②激活函數
4.3.4 多層訓練上的技巧 ③規避過度學習
4.3.5 結構特化的神經網路
紗耶香的房間⑤ 數學的複習④
第5章 整體學習
5.1 裝袋法
5.2 隨機森林
5.3 提升法
紗耶香的房間⑥ 數學的複習⑤
第6章 非監督式學習
6.1 集群分析
6.1.1 階層式集群分析
6.1.2 分割式集群分析
6.2 矩陣分解
紗耶香的房間⑦ 數學的複習⑥
結尾
索引
序／導讀
序
本書會舉出幾項機器學習中較具代表性的手法，並盡可能簡單解說其概要，預設的讀者為具備大一程度數學知識的機器學習初學者。如果自身對數學式不太熟悉的話，可翻閱各章後面的數學相關說明，大致掌握這些數學式的用處即可。
本書在內容的安排上，一開始會先設定問題，接著舉出解決該問題的方式，再對各機器學習手法進一步說明。各章設定的問題與解決手法如下：
章節 問題 手法
1 預測活動參加人數 線性迴歸
2 判斷糖尿病高危險群 邏輯識別、決策樹
3 評估訓練成果 分割學習法、交叉驗證法
4 排行葡萄的等級 卷積神經網路
5 判斷糖尿病高危險群（再挑戰） 整體學習
6 推薦相關活動 集群分析、矩陣分解
各章所介紹的手法僅為粗淺內容，想要實際運用這些手法，建議先深入理解相關的專業參考書後，再來嘗試挑戰。
最後，我想感謝給予這次執筆機會的歐姆社股份有限公司，也要向渡真加奈老師與Verte股份有限公司的同仁表達最深的謝意，感謝您們將我的拙劣原稿改編成如此生動活潑的漫畫故事。
試閱
紗：好久不見，小愛。上次碰面是在爺爺家吧？
愛：對啊，那個時候表姊妹都在嘛。
話說回來，紗耶姊，今天怎麼了嗎？
紗：今天……大學的學弟來請教機器學習，我就幫他稍微上了一下課，但不曉得他是不是真的聽懂……
我記得小愛在高中選擇理工組，所以想聽聽妳的看法。
愛：機器學習是指AI嗎？機器的智能，感覺好像很難。
紗：不過，機器學習的本質是根據資料建立數學模型，再由電腦來驅動這個模型唷。這個數學模型的基礎部分，大概高中生應該理解才對。
愛：我是有在天文部編寫過觀測用的程式，數學也是喜歡的科目，只有這些知識能夠理解嗎？
紗：小愛的話，沒問題的。
第一次上課講了迴歸問題，妳能聽聽看嗎？
愛：好吧。我就來聽聽這個困難的東西！
紗耶香的房間② 數學的複習①
紗：小愛到哪邊能夠聽懂？
愛：出現好多向量、矩陣耶。向量是用括號括住一排數字，二維向量是（a,b）、三維向量是（a,b,c），但 維向量我就不太清楚了……
紗： 在4以上後，無法想像該空間，的確會覺得比較難懂。不過，我們不用勉強想像空間，可簡單看作是許多數字排在一塊就行了。
愛：數字縱向排成的列向量有什麼意義嗎？
紗：沒有特別的意義，但這邊在排列複數特徵時，約定俗成會排成縱方向。機器學習會很常遇到矩陣和向量的乘法計算，矩陣從左側乘上列向量時，可用矩陣的積來表示矩陣的合成，相當便利。
愛：高中沒有教矩陣……。譯注
紗：嗯……矩陣可以想成是數字排成四角型。
紗：雖然行列的定義在有些國家相反，但日本數學的定義是橫方向為行、縱方向為列。我是以行列漢字「右半部」兩條線的方向來記憶唷。譯注
愛：原來如此！
紗：舉例來說，行方向有兩個數字、列方向有兩個數字，會稱為2行2列的矩陣。矩陣的加法是相加相同位置的數字，但乘法就比較麻煩了。
紗：相乘後矩陣第 行第 列的數值，是取出前面矩陣的第 行和後面矩陣的第 列，依行列數字出現的先後順序相乘，再把各乘積相加起來求得。
愛：這樣的話，如果前面矩陣的列數和後面矩陣的行數不同，就沒有辦法做乘法。
紗：是的。妳很清楚嘛。事先理解矩陣乘法的定義是 行 列的矩陣乘上 行 列的矩陣，計算結果為 行 列矩陣的話，就能夠輕鬆讀懂式子。
紗：接著，再了解轉置和反矩陣就沒問題了。矩陣 的轉置矩陣記作 ，只是將矩陣的行列對調而已。
愛：可是，在式（1.1）是轉置向量 。
紗：向量可想成是矩陣的特殊情況，比如 維列向量可看作是 行 列的矩陣。
愛：啊，對唷。因為 是 行 列， 會是 行 列，而 是 列 行，所以能夠計算 的乘法，結果為 行 列的矩陣……。
哎！ 行 列的矩陣，不就是普通的數字？
紗：是的。普通的數字稱為純量， 是純量、 也是純量，兩者相加起來的 當然也會是純量。
愛：哼嗯哼嗯。
紗：然後，比較複雜的是式（1.8）出現的反矩陣（日文：逆行列）。矩陣 的反矩陣記作 。對了，小愛知道5的倒數（日文：逆數）嗎？
愛：倒數，是乘上該數結果為1的數，所以5的倒數是 嘛。
紗：是的。基本上，反矩陣也是相同的思維。在矩陣世界中，相當於1的矩陣稱為單位矩陣。單位矩陣是行數和列數相同的正方矩陣，一般記作 。矩陣裡面右斜對角線的元素為1，其餘的元素皆為0。
愛：為什麼單位矩陣相當於1呢？
紗：妳隨便找一個正方矩陣乘上單位矩陣看看。
結果是不是沒有改變呢？
愛：對唷。數字1也是任何數字乘上它不改變嘛。
紗： 行 列矩陣 的反矩陣 ，可用下面的計算公式求得。而 行 列的反矩陣，通常會交由電腦來計算。
紗：這邊只要知道反矩陣 從左邊乘上原矩陣 ，會變成單位矩陣 就行了。
紗：還有其他不懂的地方嗎？
愛：這個記號（Σ）。
紗：這是唸作Sigma的希臘文字，表示總和的記號。
可用Σ簡記為 。
愛：還有用向量對函數微分的地方不懂。
紗：嗚。這個……
下次再來說明，妳先把向量當作是普通的變數來微分。
愛：這樣的話就沒有了。我記得權重是用式（1.8）來求嘛。
紗耶香的房間③ 數學的複習②
愛：嗯……51頁的 是什麼？
紗： ？
啊啊，S型函數中出現的 啊。這是自然對數的底數，稱為尤拉數（Euler’s Number）。 是無限循環的無理數。
愛：對數是用來求以某數為底數的幾次方嘛。底數為2的話，就像決策樹的說明，表示該數轉為二進位數時的位數，但為什麼需要以奇怪的 為底數的「自然」對數呢？
紗：這個 具有非常方便的性質，比如微分 後還是 、 的微分會是 等等。實際上，當我們反過來求具有這樣性質的數時，就會使用 唷。
愛：然後，53頁的向量微分。
紗：嗚嗚，不能再矇混過去了啊。那麼，我就認真講吧。
紗：這邊出現的誤差函數 ，如果改變模型的權重 值，最後的數值也會出現變化。誤差函數有複數個權重，所以是多變數函數。然後，將權重的集合表作向量後，誤差函數就是以向量為參數的函數。
愛：嗯。到這邊我還明白。
紗：在這邊會這樣定義函數的向量微分。
是偏微分的記號，意為除了指定的變數之外，其餘皆視為常數來微分。 多讀為round d（在台灣較常唸作partial）。舉例來說， 是指在 的式子中，僅視 為變數來微分。
愛：微分的對象變成向量。
紗：是的。這也稱為梯度向量。
愛：原來如此。單一變數函數的微分表示切線斜率，而多變數函數的微分表示斜面的梯度。
紗：是的。如同54頁的圖，這邊的權重表作斜面上的一點，稍微往斜面梯度的反方向（向斜面下方）移動的話，就會慢慢接近誤差函數的底部。
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