ASAHIネット(http://asahi-net.jp )のjouwa/salonからホットコーナー(http://www.asahi-net.or.jp/~ki4s-nkmr/ )に転載したものから。
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　こんな本が出ていたのに気づいた。

http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/1449303714/showshotcorne-22/
Machine Learning for Hackers [ペーパーバック]
Drew Conway (著), John Myles White (著)
価格：￥ 3,330
ペーパーバック: 303ページ
出版社: Oreilly & Associates Inc; 1版 (2012/2/28)

　O'Reillyにある紹介は、
http://shop.oreilly.com/product/0636920018483.do
Machine Learning for Hackers

　日本語訳は、まだ、ないみたいです。
　統計分析ソフト「R」を使って、機械学習のさまざまな技法を解説している
本ですね。
　Twitterなどソーシャルネットワーク、ソーシャルデータ、ソーシャルグラ
フの分析もありますね。
http://iiyu.asablo.jp/blog/2008/11/14/3916834
Lispイベント、セマンティックウェブ、ソーシャル分析、グラフ理論、ネット
ワーク科学
を書いたのは、3年半も前だ。恐ろしや、恐ろしや。
　今回、気づいたけど、いま、アマゾンは、洋書の素人評を本家Amazonからも
ってきているね。こりゃ、いい改良です。ありがたやありがたや。

　調子こいて、目についた、洋書の機械学習本。

http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/1617290181/showshotcorne-22/
Machine Learning in Action [ペーパーバック]
Peter Harrington (著)

　Manningにある紹介は、
http://www.manning.com/pharrington/
Machine Learning in Action

　中身をみると、Pythonを使って、解説してますね。
　最後は、Big data and MapReduceで、Hadoopもあるね。

　本文5ページ目の写真に、マンガがあるね。
　オーム社の「マンガでわかる」シリーズだ。
　The Manga Guide to the Universeだって。これ、
http://iiyu.asablo.jp/blog/2010/07/27/5251183
Land of Lisp、英語版「マンガでわかる～」シリーズ、英語のオタク研究本
で紹介してない本だ。この2年間で新しく出た本だね。

http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/0521192242/showshotcorne-22/
Scaling up Machine Learning:
Parallel and Distributed Approaches [ハードカバー]
Ron Bekkerman (編集), Mikhail Bilenko (編集), John Langford (編集)
参考価格:￥ 7,241
価格：￥ 7,121 通常配送無料 詳細
OFF：￥ 120 (2%)
ハードカバー: 492ページ
出版社: Cambridge University Press (2011/12/30)

　これは、並列・分散で機械学習をする論文集ですね。
　興味深い項目がいっぱい載ってますね。

http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/026201646X/showshotcorne-22/
Optimization for Machine Learning (Neural Information Processing
series) [ハードカバー]
Suvrit Sra (編集), Sebastian Nowozin (編集), Stephen J. Wright (編集)

　これは、機械学習の最適化の論文集ですね。
　大規模データの機械学習は、最適化しないと、いつまで経っても終わらない
ということか。
http://iiyu.asablo.jp/blog/2012/02/17/6338286
第１回クラウド勉強会、クラウドコンピューティングの未来形、サーバレス・
プログラミング、EXAGEN, Dripcast, Hadoop, Spark, Bagel, Lisp, Prolog,
Java, Scala, AS/400, SLS(単一レベル記憶)
で紹介した、Microsoft Researchの大規模グラフの最適化、ハイウェイの話を
思い出す。

関連：
http://iiyu.asablo.jp/blog/2008/11/14/3916834
Lispイベント、セマンティックウェブ、ソーシャル分析、グラフ理論、ネットワーク科学
http://iiyu.asablo.jp/blog/2012/04/23/6422755
改訂 Javaによる知能プログラミング入門、パターン認識と機械学習
http://iiyu.asablo.jp/blog/2012/06/11/6475347
学習理論、自己組織化マップ、データマイニングほか、機械学習、AI(人工知能)関係
http://iiyu.asablo.jp/blog/2012/05/21/6452016
データ解析のための統計モデリング入門、
一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC、岩波「確率と情報の科学」シリーズ
http://iiyu.asablo.jp/blog/2009/12/17/4760647
やっと出たAIMA(Artificial Intelligence: A Modern Approach)第３版
http://iiyu.asablo.jp/blog/2009/01/09/4048340
エージェントアプローチ人工知能(AIMA)原書第３版、拡張現実(Augumented
Reality)、ベントリー、ネットワークアルゴリズム
http://iiyu.asablo.jp/blog/2008/11/07/3887011
エージェントアプローチ人工知能第２版、原書第３版、人工知能概論
http://iiyu.asablo.jp/blog/2009/04/23/4260486
「集合知イン・アクション」その２、データマイニング、Weka
http://iiyu.asablo.jp/blog/2010/03/19/4956129
パターン認識、機械学習、データマイニング「朱鷺の杜Wiki」