内容がよくまとめられるしわかりやすい。
確率を基づいたパターン認識という話題で日本語の図書として一番おすすめ!線形代数、解析学、確率の基礎知識が有れば読みやすいと思います。
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統計的機械学習: 生成モデルに基づくパタ-ン認識 (Tokyo Tech Be-TEXT) 単行本 – 2009/9/1
杉山 将
(著)
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- ISBN-104274502481
- ISBN-13978-4274502484
- 出版社オーム社
- 発売日2009/9/1
- 言語日本語
- 寸法15 x 1.2 x 21 cm
- 本の長さ198ページ
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登録情報
- 出版社 : オーム社 (2009/9/1)
- 発売日 : 2009/9/1
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 198ページ
- ISBN-10 : 4274502481
- ISBN-13 : 978-4274502484
- 寸法 : 15 x 1.2 x 21 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 35,068位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- カスタマーレビュー:
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2010年6月3日に日本でレビュー済み
この本は、最近特に注目を集めている機械学習に関して、理論的背景から実際の応用までが載っており、初めて機械学習の勉強をする学生から、企業や研究ツールとして機械学習を応用しようとする人までお勧めです。著者は新進気鋭の現役研究者として第一線で活躍されている方で、この分野では最適な著者といえるでしょう。
基礎から勉強しようという人には、かなり高度な数学的な基礎がわかりやすく解説されているため、全体的な把握と共に原理的な理解に役立つと思われます。
実際に応用できるレベルまで理解するためには、自分で演習をしたり実習をしたりすることが重要です。この本ではOctaveによる実例もあるため、プログラミングがそれほど得意でない方でも比較的容易に実習ができるように工夫されています。通常こういう実験にはデータの収集が面倒なのですが、出版社のWebサイトからダウンロードできるようになっているため、手間をかけずに試してみることも可能になっておりありがたいところです。
基礎から勉強しようという人には、かなり高度な数学的な基礎がわかりやすく解説されているため、全体的な把握と共に原理的な理解に役立つと思われます。
実際に応用できるレベルまで理解するためには、自分で演習をしたり実習をしたりすることが重要です。この本ではOctaveによる実例もあるため、プログラミングがそれほど得意でない方でも比較的容易に実習ができるように工夫されています。通常こういう実験にはデータの収集が面倒なのですが、出版社のWebサイトからダウンロードできるようになっているため、手間をかけずに試してみることも可能になっておりありがたいところです。
2016年9月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
学習の概略を知りたいのであれば十分だと思います。アルゴリズムもあるので、理解に役立ちました。でも、一歩先を知りたいとなると別の本が必要かも。導入編としてはよいと思います
2019年7月12日に日本でレビュー済み
統計を一通り学習してからでないと理解できないと感じました。
式がひたすらに並べられているので、後半になると何を言っているかわからない点が多くありました。
初学者の私としては、もっと一つ一つの式について説明を丁寧に書いていただきたいです。
式がひたすらに並べられているので、後半になると何を言っているかわからない点が多くありました。
初学者の私としては、もっと一つ一つの式について説明を丁寧に書いていただきたいです。
2010年12月2日に日本でレビュー済み
本書は,新進気鋭の機械学習の研究者である著者が,著者の所属する東京工業大学で行っている授業などをもとに「モデルにもとづく機械学習」を解説したものである.
しかし,残念ながら,教科書あるいは入門書としては良く書けているとは言えない.
1章,2章,3章 が導入部分になるのだが,2章で中途半端に確率とOctave を記述しているため,肝心の3章がぼけてしまっている.教科書にするなら2章は省くか付録にもっていき,1章と3章で書かれている本書の目的をひとつの章にまとめたほうが良い.2章は単に成書を参考文献に挙げれば十分である.
フリーソフトに関する不用意な記述,たとえば「Cygwin とは,Windows 上で実行できるLinux環境である」,などを読むとフリーソフトへの理解不足が伺える.
多くの原理が証明なく紹介されているが,参考文献を挙げてないため理解を深めることができない.
また,図の説明が少なすぎるため,何を言いたいのか理解できない部分が多々ある.おそらく授業では口頭で説明するのだろうが…
さらに,推定法と確率密度関数の推定がごっちゃになって見通しが悪い.
語調や句読点の付け方も統一されておらず,正直こんなんでいいのと思ってしまった.
著者の研究者としての活躍を知っているだけに,本書には落胆させられ,辛口な評価となった.
しかし,残念ながら,教科書あるいは入門書としては良く書けているとは言えない.
1章,2章,3章 が導入部分になるのだが,2章で中途半端に確率とOctave を記述しているため,肝心の3章がぼけてしまっている.教科書にするなら2章は省くか付録にもっていき,1章と3章で書かれている本書の目的をひとつの章にまとめたほうが良い.2章は単に成書を参考文献に挙げれば十分である.
フリーソフトに関する不用意な記述,たとえば「Cygwin とは,Windows 上で実行できるLinux環境である」,などを読むとフリーソフトへの理解不足が伺える.
多くの原理が証明なく紹介されているが,参考文献を挙げてないため理解を深めることができない.
また,図の説明が少なすぎるため,何を言いたいのか理解できない部分が多々ある.おそらく授業では口頭で説明するのだろうが…
さらに,推定法と確率密度関数の推定がごっちゃになって見通しが悪い.
語調や句読点の付け方も統一されておらず,正直こんなんでいいのと思ってしまった.
著者の研究者としての活躍を知っているだけに,本書には落胆させられ,辛口な評価となった.