機械学習とディープラーニングの入門者向けコンテンツまとめ

機械学習とディープラーニングについて、入門者向けに解説されているネットと書籍の情報をまとめてみました。

ニューラルネットワークやディープラーニングについては、書籍『[ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装](https://www.amazon.co.jp/ゼロから作るDeep-Learning-Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装-斎藤-康毅/dp/4873117585/)』が特におすすめです。

機械学習全般についてなら、書籍『[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](https://www.amazon.co.jp/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/dp/4844380605/)』が特におすすめです。

他にもおすすめのコンテンツがありましたら、コメントで教えてください。

# 機械学習
【ネット】 [やる夫で学ぶ機械学習シリーズ けんごのお屋敷](http://tkengo.github.io/blog/2016/06/06/yaruo-machine-learning0/)

【ネット】 [高卒でもわかる機械学習 頭の中に思い浮かべた時には](http://hokuts.com/tag/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92/)

【ネット】 [機械学習 はじめよう 技術評論社](http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning)
プログラム言語はPython。

【ネット】 [機械学習概論 講義テキスト](http://www.slideshare.net/enakai/ss-46880120)
書籍『ITエンジニアのための機械学習理論入門』のSlideShareバージョンです。
プログラム言語はPython。

【ネット】 [Machine Learning - Stanford University Coursera](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
講義形式で学びたい方におすすめです。音声は英語ですが、日本語の字幕が出せます。
プログラム言語はMATLAB/Octave。

【書籍】 [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](https://www.amazon.co.jp/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/dp/4844380605/)
[ソースコード](https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book/tree/master/code)
プログラム言語はPython。

【書籍】 [ITエンジニアのための機械学習理論入門](https://www.amazon.co.jp/ITエンジニアのための機械学習理論入門-中井-悦司/dp/4774176982/)
[ソースコード](https://github.com/enakai00/ml4se)
プログラム言語はPython。

# ディープラーニング、ニューラルネットワーク
【ネット】 [ニューラルネットワークについて学んでみた。（まとめ） いものやま。](http://yamaimo.hatenablog.jp/entry/2016/02/08/200000)

【ネット】 [バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 きしだのはてな](http://d.hatena.ne.jp/nowokay/20080701/1214915017)
プログラム言語はJava。

【ネット】 [Javaで機械学習：単純パーセプトロンを実装してみる｜軽Lab](http://krr.blog.shinobi.jp/javafx_praxis/java%E3%81%A7%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%EF%BC%9A%E5%8D%98%E7%B4%94%E3%83%91%E3%83%BC%E3%82%BB%E3%83%97%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%B3%E3%82%92%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%82%8B)
[Javaで機械学習：多層パーセプトロンを実装してみる｜軽Lab](http://krr.blog.shinobi.jp/javafx_praxis/java%E3%81%A7%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%EF%BC%9A%E5%A4%9A%E5%B1%A4%E3%83%91%E3%83%BC%E3%82%BB%E3%83%97%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%B3%E3%82%92%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%82%8B)
プログラム言語はJava。

【ネット】 [JavaによるDeep Learningの実装（Deep Belief Nets, Stacked Denoising Autoencoders 編） Yusuke Sugomori's Blog](http://blog.yusugomori.com/post/45903975492/java%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8Bdeep-learning%E3%81%AE%E5%AE%9F%E8%A3%85deep-belief-nets-stacked)
プログラム言語はJava。

【ネット】[A Neural Network Playground - Google](http://playground.tensorflow.org/)
ニューラルネットワークの仕組みを視覚的に理解する。

【ネット】[ConvNetJS: Deep Learning in your browser](http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/index.html)
上のGoogleのサイトと同じようにニューラルネットワークが動作する様子を見ることができる。
プログラム言語はJavaScript。

【書籍】 [ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装](https://www.amazon.co.jp/ゼロから作るDeep-Learning-Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装-斎藤-康毅/dp/4873117585/)
[ソースコード](https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch)
プログラム言語はPython。

# データセット
【ネット】 [UCI Machine Learning Repository](https://archive.ics.uci.edu/ml/index.html)
有名なIris(アヤメ)のデータセットをはじめ、さまざまな機械学習用のデータセットがあります。

【ネット】 [MNIST handwritten digit database](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)
手書き数字画像のデータセット。6万枚の訓練用データと1万枚のテスト用データがあります。