パターン認識と機械学習 上

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制作 : 元田 浩  栗田 多喜夫  樋口 知之  松本 裕治  村田 昇 
  • 丸善出版 (2012年4月5日発売)
  • Amazon.co.jp ・本 (349ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784621061220

パターン認識と機械学習 上の感想・レビュー・書評

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  • 機械学習の基礎的な事項を扱った古典的書籍、いわゆるPRML。
    一見すると非常に難しく、自力で理解するのは大変である。
    私は研究室有志のPRML輪読会に参加し理解を深めることができた。

  • 機械学習の数学的側面の理解に辞書的に利用できる。コードはない。

  • 貸し出し状況等、詳細情報の確認は下記URLへ
    http://libsrv02.iamas.ac.jp/jhkweb_JPN/service/open_search_ex.asp?ISBN=9784621061220

  • AI・機械学習のバイブル本といわれている本. 数学・統計的な素養がなければ読みこなすのはやや難しいが, 並行して勉強しながらこの本の理解を深めていくという読み方でも読む価値のある貴重な本であると思う.

  • プログラミング演習:神谷先生推薦図書
    背中に青色シールを貼った図書のコーナーに並んでいます。

  • ニューラルネットワークの知識が必要になったので,評判だった本書を購入.事前知識はあるはずなのにずいぶん苦労したので,ある程度飛ばし読みになってしまった.今後はニューラルネットワークの理論面について詳しく知りたくなったら本書をめくるという使い方をしていくつもり.評判は伊達じゃないと思われる.オススメ.

  • 上下巻大人買い。読み切れるか!?

  • レビューは下に記載しました。

  • 第一章を読むと、えらく親切に解説してあるような印象を受けるが、後半に進につれて事前知識を問われる場面が多くなる。

    全体的に抽象度の高い話が続くので、基礎がしっかりしていないと調べては読み、調べては読みの繰り返し。

    機械学習を行うなら通読しておいて損はなさそうだが、分量が多いので目的が定まっているなら必要な章のみをピックアップして読むというのもありかと思う。

  • 日本各地で勉強会が開かれるパターン認識・機械学習の権威的書物。頻度ベースでやる流派と何でもベイズに落とし込む流派があるらしく、これはベイズに落とし込む流派の本だそうだ。本文は多種多様な確率分布で彩られているが、大学の理工系課程で普通に確率統計をやった程度では出会わないであろう分布関数が平気で出てくる。付録や、私家版副読書の「〜の学習」を読むなどして事前知識を付けないと、ボリュームのある本文を読んで何となく分かった気分になって終わってしまうかもしれない。

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