最近では企業における機械学習の認知度も高まっていてエンジニアの求人募集でも「望ましいスキル：機械学習」というのをよく見かける。特にweb系の企業だと当たり前のように機械学習を活用した魅力的なサービスが生み出されているようだ。 そんなわけで先日書いた機械学習の入門記事もそれなりに好評で末尾の教科書リストも結構参考にしていただいた様子。ということで、これから機械学習をはじめる人のためにオススメの教科書を10冊ほどピックアップしてみた。 幸いにして機械学習の分野には良書が多い。5年前はナイーブベイズすら知らなかった私も、これらの教科書のおかげでなんとか機械学習を使えるようになりました！(個人の体験談です。効果には個人差があります) 参考: 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 最初に既存の機械学習の教科書まとめを挙げておくの
パーセプトロン（英: Perceptron）は、人工ニューロンやニューラルネットワークの一種である。心理学者・計算機科学者のフランク・ローゼンブラットが1957年に考案し、1958年に論文[1]を発表した。モデルは同じく1958年に発表されたロジスティック回帰と等価である。 視覚と脳の機能をモデル化したものであり、パターン認識を行う。ただし学習については自明ではなく、特に多層パーセプトロンの機械学習に関する歴史は、それがパーセプトロンの歴史だと言っても過言ではない。1960年代に爆発的なニューラルネットブームを巻き起こしたが、60年代末のミンスキーらによる、単層パーセプトロンは線形分離可能なものしか学習できないという指摘は、多層パーセプトロンの学習が当時まだよくわからなかったことから、一時研究を停滞させた。影響を受けた変種といえるニューラルネットワークも多数提案されているが、それらについて
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