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発売元 ブックスドリーム 参考書・専門書・医学書専門店【30日返品保証・お急ぎ便対応可・適格請求書発行可能】
コンディション: 中古商品: 非常に良い
コメント: 【通常配送送料無料】【30日間返品保証有り】【お急ぎ便＆お届け日時指定便対応可】【適格請求書発行可能】書き込みありません。古本ではございますが、使用感少なくきれいな状態の書籍です。弊社基準で良よりコンデションが良いと判断された商品となります。水濡れ防止梱包の上、迅速丁寧に発送させていただきます。【当社は適格請求書発行事業者です。ご注文後にご注文履歴から適格請求書をダウンロードしていただけます】≪30日間返品保証：商品状態に当商品コメントと相違する点があった場合は到着後30日間、返品・返金を承ります≫【通常配送の配送料は無料です】≪お届け日時指定便は、最短でご注文日の翌日以降からご都合の良い到着日時を指定してご注文頂けます≫【マケプレお急ぎ便は、速達扱いの配送方法で、発送翌日（北海道・沖縄県は発送翌々日）に到着するように発送し、最短でご注文日の翌日に到着します】≪お届け日時指定便とマケプレお急ぎ便は、時期による物量、天候状況、配送地域等によってはご利用頂けない場合がございます≫
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トピックモデル (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 単行本（ソフトカバー） – 2015/4/8

4.1 5つ星のうち4.1 16個の評価
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日々生成されるデータを「意味」のある情報としてとらえるための基礎技術を、その牽引役の1人が丁寧に解説した。離散確率分布の基礎から各種モデル、テキストデータにとどまらない応用事例までが1冊にまとまり、学びやすい。書籍初収録の例も豊富に含まれている。コンパクトでありながら、親切な記述なので、ついていける、読み通せる。


離散確率分布の基本から、各種モデル、応用事例、今後の展開までが1冊で見通せる。日々生成されるデータはそのままでは意味を成さない。機械がデータの意味を発見できる背景、理論、応用がわかる。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行!

『機械学習のための確率と統計』杉山 将・著
『深層学習』岡谷 貴之・著
『オンライン機械学習』海野 裕也/岡野原 大輔/得居 誠也/徳永 拓之・著
『トピックモデル』岩田 具治・著

第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(^o^)/

【シリーズ編者】
杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
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  1. 本の長さ
    160ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    講談社
  4. 発売日
    2015/4/8
  5. 寸法
    15 x 1 x 21 cm
  6. ISBN-10
    4061529048
  7. ISBN-13
    978-4061529045
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商品の説明

著者について

岩田 具治
NTT コミュニケーション科学基礎研究所
主任研究員(特別研究員)

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 講談社 (2015/4/8)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2015/4/8
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 160ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4061529048
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4061529045
  • 寸法 ‏ : ‎ 15 x 1 x 21 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.1 5つ星のうち4.1 16個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

piqcy
5つ星のうち5.0 「おそろしく親切、すさまじく丁寧」
2015年8月11日に日本でレビュー済み
帯の文句に「おそろしく親切、すさまじく丁寧」と書かれていますが、その文句に偽りはないと思います。

具体的には、以下2点です。

1. 確率の基礎から、ユニグラム、混合、トピックモデルと初歩から応用(本論)であるトピックモデルまでの流れがしっかりと書かれている
2. 数式の解説では「2つ目の等式は～」など親切な解説が付けてあり、非常に追いやすくなっています。数式の解説がこれだけ丁寧な本は他にあまりないと思います。

その一方で、きちんと応用にも触れられています。5～6章に記載されているトピックモデルの応用については、非常に実践的で、また図入りになっておりここでも解説は非常に丁寧です。

トピックモデルについて学ぶのであれば、まず本書を買って損はないと思います。
8人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
グーテンベルク
5つ星のうち4.0 内容はいいが印刷が。。
2022年7月6日に日本でレビュー済み
内容はとても良いのですが，印刷が悪く家庭用プリンターで印刷したときのようにガビガビです。読みづらいというほどではないのですが，気になりました。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
uirou
5つ星のうち3.0 「おそろしく親切」では無い。
2018年8月15日に日本でレビュー済み
多くの式はポイントを押さえた簡潔な注があるので追えましたが、肝心な式(2.5)は展開の仕方がさっぱり分かりませんでしたが「ベイズの定理を用いて」としか書いてありませんでした。
簡潔ですけど、洋書のような親切さは期待できません。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Junya Hayashi
5つ星のうち3.0 トピックモデルの分野を概観できる
2015年4月27日に日本でレビュー済み
このシリーズの他の書籍が酷評されていたので心配していたが、自分としては納得のゆく内容だった。

全148頁とページ数が少なめだが、2010年ごろまでの「トピックモデル」の分野全体について概観できる。「トピックモデル」については、各種論文や、ウェブ上での雑多な情報しかない状態なので、このように全体を俯瞰できる書籍があると、とても助かる。EMアルゴリズムやギブスサンプリング、各種分布についての説明は簡素（数式は比較的豊富）だが、それらはPRMLなど、他の書籍を参照すれば良いと思う。

なお、このシリーズの紙質が酷評されていたが、紙が分厚いのは、少ないページ数で体裁を整えるためだと思われる。

追記：

合わせて購入した佐藤一誠先生の「トピックモデルによる統計的潜在意味解析」を第2章まで読み進めたが、LDAの数学的な背景や幾何学的な見方を理解するには、そちらの方が分かりやすかった。どちらか一冊を推すなら佐藤先生の書籍だが、両方を読んでも良いと思う。ユニグラム・混合ユニグラムからトピックモデルへの流れは本書にしか書かれていない。
28人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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