日本語はそんなにわかりやすくはないけど、数式の展開とその説明が非常に丁寧。
マセマの微分積分、マセマの線形代数、マセマの統計学を一通り流していれば、文系大卒の自分にもなんとか理解できる内容だった。
機械学習や統計の本の数式は、大抵省略されててお手上げだったのだけど、この本の数式は追える。
この分野の数式をこんなに丁寧に書いてくれているのは非常にありがたい。
もっとレビューが付いてもいい書籍だと思う。
前述の3冊を通したのであれば、文系の人に対してもおすすめできる。
ただ、私はまだ5章に入ったばかりの段階なので、その先で評価が変わる可能性もなくはない。
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続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門― 単行本(ソフトカバー) – 2014/8/26
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定番「わかりやすい パターン認識」の続編! ベイズ統計学の基礎から、最新のノンパラメトリックベイズモデルまでやさしく解説した唯一の書籍!
初学者にはとっつきにくいパターン認識の基本を丁寧な図解と数式展開で解説して好評を得てきた、1998年発行「わかりやすい パターン認識」の続編です。前作で取り上げることのできなかった教師なし学習を主に取り上げてわかりやすくまとめました。教師なし学習を理解することで、より広い対象の音声・画像処理技術、ビッグデータなどを扱うことができるようになります。また、ノンパラメトリックベイズモデルについてわかりやすく解説した日本語の書籍は本書のみで、機械学習やパターン認識をこれから志す研究者、学生の方にもおすすめです。
★このような方におすすめ
音声・画像処理関連の研究を行う研究者、技術者、大学院生 ビッグデータ解析に関心のある研究者、技術者
初学者にはとっつきにくいパターン認識の基本を丁寧な図解と数式展開で解説して好評を得てきた、1998年発行「わかりやすい パターン認識」の続編です。前作で取り上げることのできなかった教師なし学習を主に取り上げてわかりやすくまとめました。教師なし学習を理解することで、より広い対象の音声・画像処理技術、ビッグデータなどを扱うことができるようになります。また、ノンパラメトリックベイズモデルについてわかりやすく解説した日本語の書籍は本書のみで、機械学習やパターン認識をこれから志す研究者、学生の方にもおすすめです。
★このような方におすすめ
音声・画像処理関連の研究を行う研究者、技術者、大学院生 ビッグデータ解析に関心のある研究者、技術者
- 本の長さ340ページ
- 言語日本語
- 出版社オーム社
- 発売日2014/8/26
- 寸法15 x 2.2 x 21 cm
- ISBN-10427421530X
- ISBN-13978-4274215308
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登録情報
- 出版社 : オーム社 (2014/8/26)
- 発売日 : 2014/8/26
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 340ページ
- ISBN-10 : 427421530X
- ISBN-13 : 978-4274215308
- 寸法 : 15 x 2.2 x 21 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 291,786位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 1,543位コンピュータサイエンス (本)
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2023年2月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
2018年3月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
この分野の本は、テーマの取り方によって分かりやすかったり、分かりにくかったりするのですが、この本は非常に分かりやすいと思いました。
2015年5月24日に日本でレビュー済み
なぜ誰もレビューしないのか分かりませんが、良い本です。著者が以前出版したパターン認識の本を読まなくても、理解できるように構成されています。
注意したいのは、「入門」とありますが、この分野で研究したいと考えている人にとって入門という意味で、ブルーバックスの様な内容ではありません。数式も多いので、行間を埋める努力は必要になるとおもいます。
注意したいのは、「入門」とありますが、この分野で研究したいと考えている人にとって入門という意味で、ブルーバックスの様な内容ではありません。数式も多いので、行間を埋める努力は必要になるとおもいます。
2015年10月24日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
続なのに、前作のわかパタよりもわかりやすい
ノンパラメトリックベイズについての解説を求めてる方は、これを読むのが良い
ノンパラメトリックベイズについての解説を求めてる方は、これを読むのが良い
2017年5月7日に日本でレビュー済み
いくらわかりやすいといっても、機械学習初心者には敷居の高い内容なので初心者なら他の本を選んだほうが良いです
ベイズ推定と共役事前分布という考え方は、この本の4.1~4.8章を読めば、わかるのではないかと思います
なかなか理解の難しいディリクレ過程ですが、この本でよく理解できました
CRPの説明が図を使って丁寧に行われている
本全体についても、前作の「わかりやすいパターン認識」では、どこが分かりやすいの?と疑問のつく説明の出来だったのに比べて、ちゃんとわかりやすくなっています
自分はMLP「ノンパラメトリックベイズ」と合わせ読みしてディリクレ過程の理解が進んだので、両方買える方はどうぞ。
ベイズ推定と共役事前分布という考え方は、この本の4.1~4.8章を読めば、わかるのではないかと思います
なかなか理解の難しいディリクレ過程ですが、この本でよく理解できました
CRPの説明が図を使って丁寧に行われている
本全体についても、前作の「わかりやすいパターン認識」では、どこが分かりやすいの?と疑問のつく説明の出来だったのに比べて、ちゃんとわかりやすくなっています
自分はMLP「ノンパラメトリックベイズ」と合わせ読みしてディリクレ過程の理解が進んだので、両方買える方はどうぞ。
2016年12月31日に日本でレビュー済み
タイトルからは、入門書のような雰囲気ですが、そうではなく、本格的な書物です。教師なし学習を副題として、ベイズ色が強いという、特徴のあるものです。第6章のEMアルゴリズムは、他書にはない記述で読みごたえがあります。第10章の凸クラスタリングは、本書で初めて知りました。第11章からは、最新の難しい話を扱っています。ひと通り、機械学習の基礎を知った人が読むと、ちょうどよいレベルと思われます。お薦めします。