機械学習の前に、道具となるPythonを勉強する必要があります。そこで、個人的にこれは役に立ったというテキストを紹介しておきます。
１．Pythoの独習方針
ディープラーニングを含む機械学習をやる以前に、まずはPythonを勉強する必要がある（遠い道のりだ...）。ただ、Pythonはそれこそいろいろなことができるので、全部学んでいたらきりがないくらい膨大な時間が必要になる。そこで、今回の目的はあくまで機械学習なので、以下のような方針でやることで優先付けをした。
- ざっとやる：Pythonの基本的な使い方
- 丁寧にやる：機械学習で必要になるnumpayを中心とした行列処理に関係しそうな機能は丁寧にマスターする
- 出たとこ勝負：それ以外のところは必要になったところで都度学ぶ
２．テキスト
検索すれば、ネットでも勉強になるサイトがたくさんある。もちろん、それらはそれらで勉強になる。特に、わからないことがあったときには検索して関連する事項を引っ張るのが一番。でも、基本から学習する場合、初心者はちゃんとテキストを手元に置いて取り組むことも重要。そこで、いろいろ探し、以下を選んだ。
これを選んだ理由は、以下の通り。
- 見やすい
- 具体的
- サンプルが簡単にダウンロードできる
- Python3（今からやるなら、Python2.xのものはお勧めしません）
- 機械学習を目的にした学習者を意識してある
- 簡単だが機械学習の例も２つある
- 著者が有名らしい（知らない人ですが）
プログラミングをまったくやったことのない人には苦しいかもしれないが、若いときにそれなりにやったことがある人であれば、大丈夫という内容。実際、なかなか良くて基本的なことはだいたいこれでマスターできますので、お勧めかと。
尚、付け加えておくと以下で出てくるのはKindle版ですが、私が買ったのは書籍版です。レビューを見るとKindle版は見やすさに難があるようなことを書いている人がいますし、自分がおっさんだからというのを割り引いても、最初からきちんと勉強するなら、まずは紙のテキストの方がいいと思います。
