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わかりやすいパターン認識単行本 – 1998/8/1

石井健一郎 (著)

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ISBN-10

4274131491
ISBN-13

978-4274131493
出版社

オーム社
発売日

1998/8/1
言語

日本語
本の長さ

204ページ
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商品の説明

内容（「MARC」データベースより）

本格的なマルチメディア時代を迎えるにあたり、種々のメディアの効率的処理のための基本技術であるパターン認識を、初学者が独学で学べるようにわかりやすく解説したテキスト。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ オーム社 (1998/8/1)
発売日 ‏ : ‎ 1998/8/1
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本 ‏ : ‎ 204ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4274131491
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4274131493

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M

わかりやすい

2019年11月15日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

理系大学生です。
パターン認識について初歩からとても分かりやすく記述されている。
式も追いやすい。
独学でパターン認識を勉強する人にとって良い入門書ではないかと思います。

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

気分家

流行りの機械学習入門としておすすめです。

2018年6月20日に日本でレビュー済み

説明しようとしている内容、説明のストーリーは大変わかりやすいと思います。一つの思想体系を、これほど見通しよく説明している本も珍しいと思います。

一方で表現方法は、正確さを期すためか数学的です。そのためストーリーが掴みづらいタイプの数学書よりは読みやすいですが、ある程度数学的な表現に慣れていないと言いたいことを掴みきれないかもしれません。

例えば第2章の

「任意のXに対して、W･X=0は重み空間内に原点を通る一つの超平面を決定する」

という説明はこの上なく正しいのですが、一言「ここが異なるクラスの境界です」とか（多次元の内積）という括弧書きとか、線型代数を知悉している人には蛇足な一言を足すだけで、投げ出さず最後まで読める人も増えそうな気もします。

何はともあれ、この分野をわかりやすく説明している稀有な本だと思います。

2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

Ordinary Cruncher

買い直しました

2014年11月26日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

知人に借りて読み，分かりやすかったので買い直しました．
初学者でもすっと入る説明が多い気がします．
古い本ですが，考え方を学ぶにはいいと思います．

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

nasuka001

初心者にはまだむついかしい側面も

2004年12月6日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

でもわかりやすいと書いている方もいましたから、情報系の方にはちょうどよいのかもしれません。
私はこの手の講義を受けたことがないので、すぐに理解できないです。
しかし、一部は利用できました。

16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

ひろ

最初に手に取ると良い本だと思います

2018年7月18日に日本でレビュー済み

SVMの研究をやれーと言われて、よくわからないままカーネル法の話とかをして完全に路頭に迷った自分を助けてくれた本です。

機械学習とかパターン認識を「はじめてやる」人はこの手の本でまず基礎を固める事が必要だと思います。最近は深層学習やなんやと流行ってはいますが、まずは基本のパーセプトロンや、ディープじゃないニューラルネットを抑える必要があるかなと。

ある一定の数学レベルを持つ人には「簡単」で、これ以上簡単な入門書となると「雰囲気本」になります。あくまでもこの本は「ちゃんと勉強したい人」向けの易しい本であり、文科系の人が手に取るようなものでは無いですし、理系であっても、ある程度の基礎学力が無いと多分脱落します。ハッキリ言って誰でも勉強すれば読み込めるレベルの書籍ですが、統計学、線形代数くらいはきちんと理解はいります。

4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

zuuun

わかり”にくい”パターン認識

2014年9月12日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

たぶんレビュー読んでいる人の中には、私と同じように、「この本がなぜこんなに評価されてるのか意味不明」「わかりにくいやろ」と思っている人も結構いるんじゃないでしょうか。（まあ良くも悪くも日本の”お偉い”研究者さんが書いたって感じの本ですね。）

おそらく多くの人が一章あたりは「うん、なるほど」と思いながら読み進めて、二章あたりのパーセプトロンの収束原理あたりでやや疲れてきて、三章を流し読みして、四章あたりで「うん、わからん！」となってるんじゃないでしょうか？で結局、この本読んでも「パターン認識・機械学習」の分野の全体の構造が分からず、途中で投げ出してしまうという感じになっている気がします。

ここで高得点のレビュー書いてる人は、元々、本当に統計学の結構できる人か、もしくは単に私は頭のいい人ですよ！とアピールしたい人かのどちらかだと思います。ですので、この本を購入する人は、あまり現時点でのレビューに惑わされず、いろいろな本を当たってみてはいかがでしょうか。

ただ私も、これだけ書いたでは、ただの愚痴を並べただけで、「このレビューはためにならない」というレッテルが貼られるのがオチなので、私からもこの本・分野を勉強する上で、いくつかアドバイスを載せたいと思います。

（１）まずはじめに本書を読む前に、「多変量解析」（特に重回帰分析・主成分分析・判別分析）を勉強することで、本書に出てくる数式に対する見通しがかなりよくなると思います。特にexp{-1/2 * (x-mi)^tΣ-1(x-mi)}みたいな形の式とか、マハラノビス距離・分散共分散行列みたいな概念が出てきて「なんぞや！！」ってなってた人も、この多変量解析の部分を勉強してみると、同じような形の式が出てきて、「あーなるほど、こういうことね！」と、だいぶ見え方が変わってくるはずです。

多変量解析の分野でのオススメの書は涌井さんの書かれている次の書をおすすめします。
http://www.amazon.co.jp/dp/4534031858/

涌井さんの本はとてもわかり易く書かれており、多変量解析と難しそうに聞こえる話題も、すごく具体的にイメージしやすく書かれていますし、数式を追うのもそんなに苦労しません。（なお涌井さんはたくさん本を出されているので、他書にも良書があると思いますので、ご自身で良いと思ったのを探すのもよいと思います）

（２）多変量解析の勉強を終えたら次に、本書（わかりやすいパターン認識）を平易に書きなおしたとも言える、荒木先生が書かれているパターン認識の本 http://www.amazon.co.jp/dp/4627847114/ の本を読んでみてください。

この本は、口調が平易なだけでなく、ストーリーの組み立て方が上手なので、パターン認識という分野の全体の流れがつかみやすくなっているかと思います。流れとしては、まず識別の方法として、「誤差を最小」という発想から初めて行って、途中の章から「今までは学習の際に、”誤差”に着目していましたが、でもそもそもパターン認識なんだから、誤って識別する”確率”を小さくするっていう方法もあるよね」というような語り口で書いてくれているので、少なくとも各手法の発想がどういうところから来ているのか自分でも把握しながら読み進められて、「あー結局、読んだけどキーワードだけ頭に残って、それらの関係がよくわからない～」というような状態にはならないはずです。

（ただ荒木先生の本はViterbiアルゴリズム等の計算の例題等で大きな誤植があった気がするので、誤植の部分は出版社のサイトをよく確認してください）

（３）最後に、上記の二書を読んでから本書を読むと見通しはかなり良くなると思います。上記の二書を読めばだいたいのパターン認識の概要はつかめているはずなので、本書の使い方としては、上記の二書で触れられていない部分を強化していくという使い方が賢明だと思います。

94人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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buccaneer

概念が掴みやすくわかりやすい

2005年6月6日に日本でレビュー済み

数学の参考書にあるような分厚さは無く、生物系の自分にも諦める事無く学習する事ができた。内容も平易でパターン認識の概念が自然に入ってくるように工夫されていると思う。統計学やパターン認識は日常にも密接に関係しているので、数式の意味するところを実際の現象に当てはめて考えると理解しやすいと思う。他にもパターン認識の本が出ているが本書が一番わかりやすいと思うので諦めずにこれ一冊からはじめる事をお薦めする。おかげでDNAマイクロアレイの解析で何報か論文書けました。

35人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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TOM

パターン認識の考え方が解る本

2006年9月22日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

本書はパターン認識の理論を実用性の観点から選択し、平易に解説している。パターン認識を網羅的に紹介せず、実用的であるものに絞って解説したことが、むしろパターン認識の本質的理解を促している。理工系大学教養課程程度の数学を使い、その解説は明快である。本文中に設けられたcoffee break欄は、総体としてパターン認識の考え方を雄弁に語っている。coffee break欄を通読するだけでも価値がある。

9人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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