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出版社/著者からの内容紹介
サポートベクターマシンは, 機械学習の近年の多くの革新の中でも中
心的役割を担い, カーネルに基づく手法, 統計学習などの多様な展開のルーツとなった. 本書は, この学習システムの骨組みを実に見事に解剖し, しかも, 最小のページ数で紹介する. サポートベクターマシンを中心とした学習マシンは, 第3世代の学習マシンとも言われる. 局所的最小に陥らず, 標本数に応じた統計学習が可能で, しかも, データ集合を用意しさえすれば, ほとんどパラメータのチューニングもなしに, 高い正当率のクラス分類ができる. しかし, これらの機構をすべてシステム内部にもつため, 旧世代のニューラルネットワークや決定木などの機構とは比べものにならないほど複雑となった. 少なくとも, カーネル(3 章), 凸2次計画法(5章), 汎化(4 章) について, まとまった知識を必要とする. カーネルでは, 20世紀初頭の量子力学で発展したヒルベルト空間を理解し, 汎化では, PAC学習の展開とマージンを理解する必要がある. また, 凸2!
次計画法では, 18 世紀のラグランジュ理論を学ばねばならない. 本書は, これらを独立に, 数学的な骨格をじかに見せることにより, 必要最小限提示する. そして, これらをローゼンブラットのパーセプトロンで有機的に結びつける. 本書の実にさまざまな場面でパーセプトロンが登場し, この線形マシンで説明するアプローチは非常に素晴しいものである.
心的役割を担い, カーネルに基づく手法, 統計学習などの多様な展開のルーツとなった. 本書は, この学習システムの骨組みを実に見事に解剖し, しかも, 最小のページ数で紹介する. サポートベクターマシンを中心とした学習マシンは, 第3世代の学習マシンとも言われる. 局所的最小に陥らず, 標本数に応じた統計学習が可能で, しかも, データ集合を用意しさえすれば, ほとんどパラメータのチューニングもなしに, 高い正当率のクラス分類ができる. しかし, これらの機構をすべてシステム内部にもつため, 旧世代のニューラルネットワークや決定木などの機構とは比べものにならないほど複雑となった. 少なくとも, カーネル(3 章), 凸2次計画法(5章), 汎化(4 章) について, まとまった知識を必要とする. カーネルでは, 20世紀初頭の量子力学で発展したヒルベルト空間を理解し, 汎化では, PAC学習の展開とマージンを理解する必要がある. また, 凸2!
次計画法では, 18 世紀のラグランジュ理論を学ばねばならない. 本書は, これらを独立に, 数学的な骨格をじかに見せることにより, 必要最小限提示する. そして, これらをローゼンブラットのパーセプトロンで有機的に結びつける. 本書の実にさまざまな場面でパーセプトロンが登場し, この線形マシンで説明するアプローチは非常に素晴しいものである.
サポートベクターマシンを学ぶ1つ目の意義は, サポートベクターマシンが統計学習理論に基づく学習システムで，現在の技術水準としての性能を発揮しながら，テキスト分類，手書き文字認識，画像分類，タンパク質配列分析などの現実的な問題へ適用できることである。2つ目に，現在発展を続けるカーネル法や他の統計学習などの共通のルーツであることである. したがって, サポートベクターマシンは機械学習での最も基本的な学習マシン, 当然細部まで知っておくべき学習マシン, という位置づけは当分普遍であろうと思われる.
洋書でサポートベクターマシンを扱った書物はいくつかあるが, 本書は研究者の間でも断突の売行きと信頼を獲得している. ただ, 内容的には抽象的で難解な部分もあり, 蛇足な部分も含めて, 訳者の理解の範囲内で, 訳注を欄外につけた. 全部で数百ヶ所程度はあると思う. 原著では, 付録のSMO のコードに説明はないが, 日本語版では訳注として説明した. また, 訳語で議論の余地のある訳語に関しても, 訳注で説明した.
統計学習やカーネル法での, この古典的名著を, ぜひとも日本の多くの人に紹介できればというのが動機であり, 定価も洋書の半額程度に抑えてある. SVMはすでに他の本で知っているからいいやという方には, ぜひとも, 4 章のデータ依存分析を一読されたい(訳者はここに最も感動した. Vapnikの理論でなぜ説明しきれていないのかがわかる). 計算機科学で, OS, 言語, ネットワークなどを知りつくし, 何か新たな分野をと考えている人には, 本書での議論は格好の材料ではないかと思う. 高校生で素養のある人などにも薦めたい. 大学などでの統計学はあまりにも簡単すぎてつまらないという方には, ぜひとも,
本書でのノンパラメトリック法に通じられることを薦める. 量子力学でヒルベルト空間になじみの方には, 核(カーネル) を使った実際例として興味深い内容ではないかと思う. また, そもそも, 20 世紀初頭に核(カーネル)の理論を研究し, 作用素環などに発展させたのが, あのフォン・ノイマンだということは, 計算機に興味のある人には感慨深いものかもしれない. また, 同じ著者らの姉妹作の「カーネル法」(日本語訳も近々, 同じ訳者)は, 本書の3章の内容を大幅に拡張したものである. カーネル法がいかに現代的な機械学習を発展させたかを描く.
内容（「MARC」データベースより）
マシンラーニングを学ぶ学生や社会人向けに、サポートベクターマシンの必須要素を簡潔丁寧に解説したテキスト。この分野の発展に貢献してきた著者が、学習システムの骨組みを見事に解剖し、最小のページ数で紹介する。
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53 人中、42人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 1.0
日本語訳が読みづらい,
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レビュー対象商品: サポートベクターマシン入門 (単行本)
現在，様々な研究分野で注目されているサポートベクターマシーン（ＳＶＭ）．その応用事例の報告が増えるにつれ，自分の抱える問題にも適用したいと考える技術者が増えていると思います．そんな状況において，ＳＶＭの仕組みを理解するための入門書が望まれています．これだけ流行している手法でありながら，残念ながら，日本語のテキストはほとんどないようです．本書は数少ない１冊なのですが，これまた残念ながら，日本語訳が非常に読みにくく，理解するのが大変です．内容が難しいから理解できないのではなく，日本語そのものが理解できない箇所が少なからずあります．原著をあたった方が良いというのが，率直な感想です．少なくとも，自分の目で文章を確認してから購入されることをお勧めします．
9 人中、7人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 2.0
貴重な和書(翻訳書)でありカバーする範囲も広いが日本語が下手すぎる,
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レビュー対象商品: サポートベクターマシン入門 (単行本)
SVMや関連する回帰手法や基礎理論を広範囲に述べた本である。数少ない和書としての価値は高く、扱っているトピックスも広くて有難い。そんな本なんだけど、腹が立つことも多い。英語が苦手だとしても原著で読んだほうが良いでしょう。まず軽めのことから書くと、記号の定義や数式の書き方や証明が多くの部分で投げやりなことが挙げられる。これはこれでダメなんだけど数学ができる人や多少なりとも予備知識がある人ならば独力で補完できよう。 最も許せないのは、何といっても、日本語があまりにも下手糞なことである。「へー、原著者が頑張って日本語で書いたのか。すごいな。」と思ったらそうではないようだ。「へー、自動翻訳もこのレベルまで来たか。すごいな。」と思ったらそうでもないみたい。それほど日本語の文章が酷い。日本語の教科書って学生が執筆したり翻訳したりしたものを教員の名前で出しているようなのがちょくちょくあり、それらは案の定、間違いや直訳誤訳のオンパレードなんだけど、ここまで日本語がひどいのは初めてみた。
22 人中、13人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 5.0
訳注が豊富です,
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レビュー対象商品: サポートベクターマシン入門 (単行本)
オリジナルは, サポートベクターマシンを学ぶための構成を考え抜かれている．しかも，洋書は大概つまらない話題でさえ分厚い本となり, 読むのにもうんざりする事が多い．しかし，この書物はたった200ページ程度しかなく，その心配は不要であろう．数学的な専門用語の記述が多いため，英語に自信のある読者にもこの翻訳は役立つのではないかと思う．和書がないため，訳語に関して苦労の跡が多く見られる．また，原著にない注釈(訳注)が200箇所程度と非常に多く，更に付録のアルゴリズムのコードにも2ページの訳者補遺が付け加えてあり，理解の助けになる． 英語版を読んでいる人にも，立読みででもこの日本語版を読まれることを薦めたい．別のレビューで日本語訳が読み難いとあったが，専門書の訳である点を割り引けば納得できるレベルではないだろうか．訳注の多さと丁寧さはそれを補って余りあるものであろう．
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