これならわかる機械学習入門

【道具として使いこなす！】膨大な観測データから普遍的な法則を抽出する手法とは？ 高校数学レベルから始まり、Python入門、TensorFlowによる実装、最新の論文まで踏み込む入門書。【著者サポートページ】https://github.com/akio-tomiya/intro_ml_in_physics【目次】第1章　データとサイエンス1.1　物理学とデータサイエンス／1.2　最小2乗法とオーバーフィット／1.3　テイラー展開と振り子の等時性／コラム：武谷の三段階論第2章　行列と線形変換2.1　ベクトル、行列と線形変換／2.2　変換としての行列／2.3　行列に関する色々／コラム：計算量のオーダー第3章　確率論と機械学習3.1　確率の基礎事項／3.2　教師あり学習と教師なし学習、強化学習／3.3　確率変数と経験的確率、大数の法則／3.4　大数の弱法則の証明／3.5　カルバックライブラーダイバージェンス／3.6　尤度と赤池情報量基準、汎化／3.7　ロジスティック回帰第4章　ニューラルネットワーク4.1　ニューラルネットワークの概論／4.2　万能近似定理／コラム：新しい道具と新理論第5章　トレーニングとデータ5.1　ニューラルネットワークの入出力と学習／5.2　誤差関数と汎化、過学習／5.3　誤差関数の最適化・学習／コラム：次元の呪い第6章　Python入門6.1　Pythonによるプログラミング入門／6.2　Pythonと他言語の比較／6.3　NumPyとMatplotlib／6.4　Pythonでのクラス第7章　TensorFlowによる実装7.1　TensorFlow/Kerasとは／7.2　データやライブラリのロード／7.3　データの分割とニューラルネットワークの設計／7.4　学習／7.5　結果の評価／コラム：量子化という用語第8章　最適化、正則化、深層化8.1　最適化法の改良／8.2　過学習を防ぐ／8.3　多層化にむけて第9章　畳み込みニューラルネットワーク9.1　フィルター／9.2　畳み込みニューラルネット／コラム：知能と飛行機第10章　イジング模型の統計力学10.1　イジング模型／10.2　イジング模型のモンテカルロ法／10.3　熱浴法のPythonコードとデータの準備／コラム：統計力学と場の量子論第11章　Nature Physicsの論文を再現しよう11.1　論文について／11.2　データの前処理／11.3　実験