質問ありがとうございます。今年の7月から専業のKagglerになり、奇跡的に金メダルをとることができました。それをツイートしていたので、質問をしていただけたのだと思います。

私がKaggleをやるにあたり、主に書籍で学んだので、機械学習の実力向上に直結した本をあげてみますね。

最近は、日本語で学ぶことができる、良い動画もあるようですが、最近の動画は見たことがないので、動画で学びたいようであれば、他のサイトを探してみてください。

また、「Kaggleのチュートリアル」でも「データ分析の勉強方法」として文章を書いているので、最後に貼っておきます。

機械学習を学べ、Kaggleに直結した本

この本１冊で、機械学習の分類・回帰から、ディープラーニングまで学ぶことができ、概念をわかりやすく説明している良書です。

私が読んだ頃は第１版でしたが、第２版ではディープラーニングの部分が加筆され、更によい本になったらしいです。

個人的には、この本を読みつつKaggleをやるのが、機械学習を学ぶ最短ルートだと思っています。

原著者のgithubには、コードがあがっているため、サンプルコードにも困りません。

洋書でよければたまに安くなるセールもあるので、英語が読めるのであれば洋書でかっても良いかもしれません。

辞書のように使っている本

洋書は別 「カステラ本」と言われたり、日本語版は「鈍器」と言われている、とても厚い本です。

機械学習のことで調べたいことがあったら、大抵のことが、素晴らしく分かりやすく、深い内容まで記載されているので、とりあえず読んでみるのがおすすめです。

ただし、分厚い本で、カラーの本なのでその分お値段も高いですね。

洋書であれば、無料でpdfがアップロードされているので、英語を読めるのであれば、pdfを読むのもいいと思います。

参考

機械学習の本を検索したときに、よく紹介されているのが、はじめてのパターン認識と、パターン認識と機械学習なのですが、恐らくこの本から始めると挫折する確率がかなり高いと思います。

前者は、数学の知識があることが前提となっており、後者の本はベイズになれていないと戸惑うと思います。

どちらの本も良書なのは間違いないので、機械学習に慣れてから、現物をみてみて、読む必要性を感じた時に読むのが良いと思います。

kaggleのチュートリアルで書いた文章（データ分析の勉強方法）

以下は、４月に販売した「Kaggleのチュートリアル」で書いたおすすめの勉強方法です。参考にしていただければと思います。

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