他のレビューで評価が微妙だったので少し躊躇いがありましたが、目次を確認して内容が良く整理されているのが分かったので買いました。
また冒頭で(血液型を例とした)遺伝子型の話から始まっていたのとグラフィカルモデルの例としてボルツマンマシンが登場するのが個人的に嬉しかったところです。
(確率的)グラフィカルモデルは、有向がベイジアンネットワーク、無向がマルコフ確率場という、字面からはお互いの関係をイメージしにくい2種類に分かれるそうですが、グラフィカルモデルで問われる計算タスク及びその計算手法について決して多くはないページ数で良くまとめられているのでグラフィカルモデルに関心があるのであれば素直にお薦めします。
但しこの本は数理的な計算手法についての本で、具体的な応用は(冒頭の遺伝子型の話を除けば)出てこないので応用を期待する向きにはお薦めできません。
また構造学習については最後の章に多少登場するだけで詳しい解説はないので、ベイジアンネットワークの構造学習に関心があれば植野先生の本などをあたってみた方が良いかと思います。
それと細かいところですが「制限ボルツマンマシン」の表記が「制約付きボルツマンマシン」(または「制約ボルツマンマシン」)になっているのは流儀みたいなものがあるのかも知れません。
またこの本でDAGは日本語で｢有向非巡回グラフ｣になっています。
ところでこのシリーズの一番の問題は、この出版社が多用する例の紙(と印刷の)質だと思います。このせいでどんなに内容が良くても雑な編集の紛い物に見えてしまいます。
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