オンライン機械学習の理論的背景を知るための手引きとして
ある程度機械学習について知見があり、
オンライン機械学習についても学んでみたい、
という人に適した本だと思います。

記載されている数式/証明を読み進めていくにはある程度の前提知識が必要なので、
初めての機械学習、
という方にはあまりお勧めできません。
2章で若干初学者向けの補完がありますが、
肝となる4章を読んでいくにはここだけの知識ではきついと思います。

また、
実装についての章がありますが、
実際にオンライン機械学習システムを構築する方法が書かれているわけではありません(後述します)。
そのため、
その点を期待されている方は注意してください。


肝となるのは1・4・5章と思います。

オンライン機械学習の概要を1章で、
具体的に利用される手法とその理論的な背景を4章で、
そして性能評価を行うための手法が5章で解説されています。
ここでは、
これからオンライン機械学習を使いたい、
という人がその理論的な知識を学ぶために必要な情報がコンパクトにまとまっていると思います。


2章は前述の通り数学的な基礎知識、
3章は機械学習の主に分類問題における基本的な手法の解説になっています・・・が、
このページ数の書籍でそこをカバーするのはやはり難しかったと思います。
2章で説明される内容は簡潔過ぎて以降の章の理解に役立つことはほぼないので、
いっそ2章を切り捨てて3章の解説を厚めにしてもよかったと思います(3章最後の自然言語への適用はとってつけたようになってしまっているので、
ここを厚くするなど・・・)。
また、
3章は基礎を説明する大事な章ですが数式の誤記が多いのも残念です。
ただ、
きちんとサポートページで正誤表が公開されているので、
あれ、
と思った際は確認をお勧めします。

https://sites.google.com/site/daisukeokanohara/kodansha_online_learning

実装について解説している6章ですが、
ここで書かれているのは計算処理を実装する上での注意点であり、
オンライン機械学習システムを構築する方法、
ではありません。
オンライン機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

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