【2023年最新版】オススメ技術書ランキング

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62位：おすすめな「MachineLearning」の技術書ランキング

タイトル:

ゼロから作るDeep Learning

出版日:

20160924

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タイトル:

Pythonではじめる機械学習

出版日:

20170525

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タイトル:

Kaggleで勝つデータ分析の技術

出版日:

20191009

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タイトル:

機械学習のための特微量エンジニアリング

出版日:

20190223

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タイトル:

パターン認識と機械学習 : ベイズ理論による統計的予測

出版日:

2012-01

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タイトル:

深層学習

出版日:

20150408

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タイトル:

イラストで学ぶ　機械学習　最小二乗法による識別モデル学習を中心に

出版日:

20130918

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タイトル:

Python機械学習プログラミング : 達人データサイエンティストによる理論と実践

出版日:

2018-3-21

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タイトル:

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

出版日:

20180426

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タイトル:

はじめてのパターン認識

出版日:

20120730

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タイトル:

ITエンジニアのための機械学習理論入門

出版日:

2015-11

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タイトル:

深層学習教科書ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト

出版日:

20181022

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タイトル:

つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング

出版日:

20190729

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タイトル:

人工知能は人間を超えるかディープラーニングの先にあるもの

出版日:

20150309

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タイトル:

人工知能プログラミングのための数学がわかる本

出版日:

20180224

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タイトル:

ＡＩ白書　２０１９

出版日:

20181211

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タイトル:

機械学習スタートアップシリーズ　Pythonで学ぶ強化学習　入門から実践まで

出版日:

20190117

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タイトル:

ディープラーニング活用の教科書

出版日:

20181029

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タイトル:

ファイナンス機械学習 : 金融市場分析を変える機械学習アルゴリズムの理論と実践

出版日:

2019-12

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タイトル:

入門機械学習による異常検知

出版日:

2015-03

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タイトル:

パターン認識と機械学習 : ベイズ理論による統計的予測

出版日:

2012-01

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タイトル:

Python機械学習プログラミング : 達人データサイエンティストによる理論と実践

出版日:

2016-7-1

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タイトル:

集合知プログラミング

出版日:

2008-07

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タイトル:

仕事ではじめる機械学習

出版日:

20180116

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タイトル:

直感 Deep Learning

出版日:

20180811

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タイトル:

Pythonデータサイエンスハンドブック

出版日:

20180526

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タイトル:

An introduction to the bootstrap

出版日:

1998-01

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タイトル:

不思議な数eの物語

出版日:

1999-09

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タイトル:

カーネル多変量解析 : 非線形データ解析の新しい展開

出版日:

2008-11

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タイトル:

キーポイント微分積分

出版日:

1996-03

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タイトル:

キーポイント　線形代数

出版日:

19920101

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タイトル:

深層学習

出版日:

20180307

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タイトル:

対数eの不思議

出版日:

19910318

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タイトル:

オンライン機械学習

出版日:

20150408

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タイトル:

トピックモデル

出版日:

20150408

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タイトル:

イラストで学ぶ　音声認識

出版日:

20150124

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タイトル:

イラストで学ぶ　ディープラーニング

出版日:

20160223

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タイトル:

実践Data　Scienceシリーズ　ゼロからはじめるデータサイエンス入門　R・Python一挙両得

出版日:

20211209

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タイトル:

統計学入門

出版日:

1991-07-01

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タイトル:

マネー・ボール

出版日:

2013-04

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タイトル:

サンプルサイズの決め方

出版日:

2003-09

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タイトル:

Pythonによる機械学習入門

出版日:

20161130

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タイトル:

マンガでわかる機械学習

出版日:

20180810

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タイトル:

強化学習アルゴリズム入門

出版日:

20190524

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タイトル:

ディープラーニング活用の教科書　実践編

出版日:

20191026

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タイトル:

Rで学ぶデータサイエンス

出版日:

2011-12

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タイトル:

統計的学習の基礎

出版日:

20140627

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タイトル:

速習強化学習基礎理論とアルゴリズム

出版日:

20170921

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タイトル:

メタヒューリスティクスとナチュラルコンピューティング = Metaheuristics and Natural Computing

出版日:

2012-01

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タイトル:

言語処理のための機械学習入門

出版日:

2010-08

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タイトル:

トピックモデルによる統計的潜在意味解析

出版日:

2015-04

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タイトル:

談志語辞典

出版日:

20191108

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タイトル:

ＡＩをビジネスに実装する方法

出版日:

20181004

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タイトル:

幾何学と代数系

出版日:

2014-07

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タイトル:

Pythonで体験するベイズ推論

出版日:

20170406

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タイトル:

フリーソフトでつくる音声認識システム

出版日:

2007-10

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タイトル:

これからの強化学習

出版日:

20161027

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タイトル:

深層学習 Deep Learning

出版日:

20151105

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タイトル:

データサイエンティスト養成読本機械学習入門編 : ビッグデータ時代のビジネスを支える最新知識が満載!

出版日:

2015-10-10

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タイトル:

日本統計学会公式認定　統計検定準1級対応　統計学実践ワークブック

出版日:

20200529

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