Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)

Christopher M.Bishop

• Springer (2006年8月17日発売)

作品紹介・あらすじ

This is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible. It uses graphical models to describe probability distributions when no other books apply graphical models to machine learning. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory.

感想・レビュー・書評

[Manticoreさんの感想 · 2022年10月18日]

　ようやく全て読んだ。練習問題もすべて解いた。この本で最も重要な公式は(2.115)である。頻繁に参照されるのでこの番号も覚えてしまった。これはガウス分布に関する公式である。これ一冊読めば少なくともガウス分布はマスターできる。ガウス分布がこれほど深淵な世界を見せてくれるとは思わなかった。

　AIに関する応用面のトピックも少なからずあるがやはりメインは数学である。conjugate prior、exponential family、各種確率分布の統計量に登場する特殊関数など、数学の本としても十分面白い。

[turkey1212さんの感想 · 2022年4月10日]

いわゆるBishop本。
原書のPDF版。
画像をPDF化したものなので、機械翻訳は面倒。

[fuji70さんの感想 · 2018年10月20日]

Amazon.co.jp： パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測: C. M. ビショップ, 元田 浩, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, 村田 昇: 本
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/443110013X/techn0-22/ref=nosim

[会津大学情報センター（附属図書館）さんの感想 · 2017年4月21日]

ITC05 Pattern Recognition and Machine Learning