パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)

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
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レビュー : 9
  • Amazon.co.jp ・本 (433ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784621061244

感想・レビュー・書評

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  • とりあえず通読。当初は難解だったがなんとなく分かってきた。

  • 配架場所 : GP資料
    請求記号 : GP@007.1@B100@1-2
    Book ID : 80600063283

    http://keio-opac.lib.keio.ac.jp/F/?func=item-global&doc_library=KEI01&doc_number=002299707&CON_LNG=JPN&

  • 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=9784621061244

  • 難解さは前章よりも上だが,基礎理論が丁寧に掲載されており頑張って読む価値のある本だと思われる.機械学習を独習するための一冊としてより簡単な書籍もあるだろうが,最終的には本書がベストなのだろう.おすすめ.

  • カーネル法の途中と,いきなり最後から2つ目のHMMを読んだ.
    HMMはいきなりそれだけ読んでもそんな問題はなかった

  • パターン認識について勉強するために手に取る。


    基本的な確率の概念から応用まで取り扱っている。
    非常にボリュームがあり、理解するにはかなり大学数学の知識が必要だけれどパターン認識を理解するには十分。

    プログラムなどは前提につくられていないので、理論書としてこれを携帯しつつ、実践書で手を動かすといった方法がベストかなと。

  • パターン認識と機械学習に関する様々なトピックがまとまっており、一読の価値大いにあり。ただ各章の最後がほんとに雑多なトピック集になりがちでそこは読んでて辛かった。数学は上巻に増して難解になっているので覚悟してかかること。

  • 難しかったが面白い。様々な手法が確率的解釈で統一されてる。下巻は応用寄りで読みやすい。p(X|Z)の具体像がやっと掴めてきた。ただ実用には後2,3回は通読が必要。

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