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商品の説明
内容（「BOOK」データベースより）
本書は、情報科学における「学習」という概念に初めて出会う人のために、基礎的な事柄を紹介するものである。
内容（「MARC」データベースより）
的確なデータの理解と解析のために、データの流れに沿って各段階で必要となる知恵と技法、理論背景をできるだけ簡明に示す。データサイエンスの基本、モデリング、典型的な実践分野の3章構成でまとめる。
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カスタマーレビュー
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6 人中、6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。
形式:単行本
著者の世界が存分に展開されているという点で非常にユニークで価値があると思いますが、その反面、一般的な内容とそうでない内容の区別がつきにくく、学習理論に興味を持った人が初めて読むには適さないかもしれません。
数学的にも（自分には）ちょっと難易度が高いです。
数学的にも（自分には）ちょっと難易度が高いです。
9 人中、8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。
形式:単行本
書名からいわゆるデータマイニングのアルゴリズムがいっぱい載っているのかなと想像するとそうではない。この本にはすぐにプログラム化できるようなアルゴリムは一つも載っていない。データ学習アルゴリズムの入門書というよりは、データを「学習すること」とはなんぞや、ということを深く考えたい人のための本。著者にある国際的にも先進の研究成果が載っている。
4章と 章の註がおいしいところ。4章では、ニューラルネット・サポートベクターマシンなどの複雑なモデルを使って広義の回帰問題において、データ数の増加に対してどれだけの予測精度が得られるかを、特異点を含むモデルや含まないモデルについて比較検討している。各章の註 複雑なモデルやその最適化の考え方について、研究動機や数学的背景などが書かれ、他の書では見られないものが多い。
自分にとってはかなり難しかったし、他の 雑系データ解析の本に比べても難易度は高いように思える。特に社会科学系の統計からこの分野に入った人には別途ある程度の数学的知識が必要だろう（Γ関数、広??の特異点解消定理、超関数なども出てきます）。
13 人中、10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。
形式:単行本
私は，この本の「特異計量をもつモデルの学習理論」について説明されている部分に大変興味を持った．パラメータ空間の特異点はパーセプトロンなどの複雑な学習モデルでは普遍的に存在し，なおかつそれが学習の大域的な振る舞いに重大な影響を与えているという．これは著者の研究成果が大きく生かされている部分でもあると思うが，これが，統一的視点からスマートにまとめられている第4章「学習の基礎理論」の一部分をさりげなく構成している．記述が明快であるがゆえに，学習理論の研究の今後の展望が見晴らしの良いものとなっている．
豊富な[注]は，この本の魅力の１つである．概念の補足説明や著者の哲学，考え方が簡潔に記載されており，問題意識のある読者は特に楽しく本書を読み進めることができるであろう．
豊富な[注]は，この本の魅力の１つである．概念の補足説明や著者の哲学，考え方が簡潔に記載されており，問題意識のある読者は特に楽しく本書を読み進めることができるであろう．
学生のための教科書としてはもちろん，学習モデルに関わっている研究者にとっても一読に値する本であると思う．
リストマニア
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