![[第3版]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 (impress top gear)](https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/81dC32FEpGL._AC_UL160_SR160,160_.jpg)
そうそう、こういうことが知りたかった！ライブラリの使い方なんてちょっと検索すればわかる。数学的・構造的な解説が丁寧にされていて、とても良かったです！ありがとうございます！
最初この本から読み始めましたが1章に時間がかかり過ぎ、「ゼロから作るDeep Leaning」(1の方)から出直しました。1日8時間くらいとして
ゼロから作るDeep Leaning 5日
ゼロから作るDeep Leaning 2(本書) 10日
くらいで読了しました。最初から1の方を読んでいれば、2はもうちょっと早く読めたと思います。最後の方で、一見同じに見える変数が関数によって異なることに気づき、だーっと戻って確認したので、そこに最初から気づいている人は更に早く読み終えられると思います。"先に言ってよ"的な部分は1に比べると2の方がちょっと多いかな(汗)。最終的にはわかります。数学的には、線形代数と微分積分、ちょっとだけ情報理論、の知識があった方がわかりやすいです。
ポイントは配列の出てくる形を確認すること。git hubから落としてきたスクリプトを全て解読し、printを挿入しながら動かして確認しました。また、本スクリプト以外に、端末でインタプリタ or spyderを起動しておいて、ちょっとした関数の出力結果などを確認しながら読み進めました。pythonのcopyの性質を生かして作った部分がとっても参考になりました。「そうかー、こうやって書くんだ！」って、うなっちゃいました。さらっと解読しただけだと、ものすごくよくわかってる人以外は気付かないと思います。
「ん？」って思ったところはあるので、まとめてオライリーにメールしてみようと思っています。もしかしたらもう改訂されてるかな？
オライリーさん、ごめんなさい。私は今までオライリーの本の良い評判を一度も聞いたことがなかったので、1冊も持っていませんでした。これを機に考え方を改めます(笑)。どこの本でもそうだけど、日本人が書いたのか訳書なのかという境目はある気がする。訳の良し悪しではなく、ツボが違う、みたいな。あと、本書は文字フォントが読みやすいです(書籍で購入)。
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