レビュー 推薦システム―統計的機械学習の理論と実践―
以下引用
推薦システムの構築を検討しているエンジニアにとって，現実的な課題に対峙するための知識を得るために最適な一冊。
本書は，推薦システムにおける課題設定，理論およびシステム構築の複雑な概念を，著者の大規模システムでの開発／運用事例をもとに具体的な説明を行っている。理論と実践の両面から記述している書籍は少ないが，本書では理論と実践のギャップを埋めるように解説している。また，実システム上でのモデルの効率的なアップデートやコールドスタート問題などの現実的に直面する問題への対応や，多目的最適化についても述べており，現実世界の問題を解くための足がかりとなる内容となっている。推薦システムの構築について，古典的手法から応用的手法までを，各手法の課題に触れながら説明しているため，実務で応用可能な理論的／技術的な知識を獲得することが出来る。
と紹介されているので、読んでみました。
「実践は言いすぎかなぁ（いや、でも私が『実装』をちょっと期待していただけかな）」と「難しく言うための専門的表現方法が手に入りそう」です。
長くなるので、各章ごとにレビューを載せていきます。
今日は第１章。
第１章は全体の概要について説明。薄いのであんまり書くことないですね。↑の紹介文をそのまま言っている感じです。
続く
