Kindle電子書籍『ゼロから理解する機械学習アルゴリズム』を出版しました。数式・図解・Python実装を通して、機械学習の基礎から代表的なアルゴリズム、モデル評価まで初心者向けにわかりやすく解説しています。Kindle Unlimited対象です。

Elastic Net回帰をLasso・Ridgeとの違いからわかりやすく解説。数式による理論的理解、3手法の使い分け、Python実装例まで体系的にまとめました。正則化を利用した回帰分析をさらに深く理解したい方に最適な解説記事です。

k近傍法（k-NN）の仕組みやアルゴリズム、メリット・デメリットを初心者向けにわかりやすく解説。Pythonによる実装例では異方性クラスタを用いて分類境界を可視化し、kの値による違いまで直感的に理解できます。

k-means法を初学者向けにわかりやすく解説。アルゴリズムの考え方から、2次元データを用いたPython実装、重心更新の可視化まで丁寧に紹介します

勾配ブースティング木（GBDT）の仕組みを、損失関数・勾配降下法の考え方から丁寧に解説します。XGBoostを用いたPython実装、学習途中の挙動、特徴量重要度までを実例付きで紹介します。

分類問題の評価指標を徹底解説した記事になっています。具体的にはAccuracy・Precision・Recall・F1スコア・LogLossから、Macro F1・Micro F1・Quadratic Weighted Kappaまで、数式と直感的な解説で理解できるようになっています。