商品の説明
内容紹介
2006年出版以来,amazon.comの人工知能部門で世界的トップセラーとなり,たちまち4刷となった英語版原著Pattern Recognition and Machine Learning,待望の日本語版.5名の監訳者のもと,選りすぐられた日本人研究者達14名によって丁寧に訳出されている.ベイズ理論に基づいた統一的な視点から,機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説.
内容（「BOOK」データベースより）
ベイズ理論に基づく統計的予測技術は、計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により、近年、急速に進展してきた。本書は、このベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書である。上巻では、下巻で扱う比較的高度な話題を理解するための基礎的事項を学ぶことに重点を置いている。まず、機械学習・パターン認識の根底にある決定理論から始め、ベイズ理論の観点から確率の基礎と様々な確率分布を取り上げる。そして代表的な学習問題である回帰と識別問題をベイズ的な観点から解き明かした後、ニューラルネットワークと共に、学習問題を解くときに必要になる最適化手法を紹介する。
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61 人中、54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
機械学習の新・定番教科書，待望の邦訳！,
By sleepy_yoshi (三浦半島) - レビューをすべて見る
レビュー対象商品: パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測 (単行本)
Mitchell本(Machine Learning)に替わり，現在の機械学習の定番教科書との声が高いBishop本が早くも邦訳された． Dudaの「パターン識別」の翻訳書が絶版となってしまった今， 和書でパターン認識・機械学習の教科書は，これしかない． レビューをするのが畏れ多いほど，著名な精鋭研究者たちによる翻訳だが， 非常に読みやすく翻訳されており，訳書というよりも，彼らの著作（和書） という印象を受ける． 原書を読んだときは，英語ということもあって大学院生でないと厳しいと 感じていたが，翻訳を読むと，学部生でも読めるような気がしてきた． 演習問題の量が多く，演習書としても申し分ない．問題の約半分は解答が ウェブで公開されているので，独習の際にも非常に助かる． 内容については目次で細かく説明されているので割愛するが， 本書で特に強調すべき点は，図を多用し，イメージをつくること，理解する ことを重視しているということ． 翻訳でもこのスタイルはしっかりと守られており，カラー刷りにもそのこだわり が見える（それが値段に反映しているのかもしれないが．．．） 数式もある程度の深さまではきちんと理解できるよう，付録もついており， こちらも丁寧に翻訳されている． 難点を挙げるとすれば価格だけ． ただ，機械学習をこれから学ぶ学生学んでいる学生であれば， 現在本書以外に選択肢はないと思う． 費用対効果を考えればお買い得だと思う．
6 人中、3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
その難しさを乗り越えてこそ,
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レビュー対象商品: パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測 (単行本)
機械学習の定番教科書の邦訳です。数学系の学科出身でないので最初は面食らったのですが、式展開をノートに写しながらじっくりと読み進めていけばなんとかついていけます。 独学は苦しいと思うので、輪講や読書会に参加するといいでしょう。 余談ですがオーガナイザーの神嶌先生は発売後も誤植の訂正、勉強の補足などを精力的にされております。
31 人中、14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
オリジナルに劣る...,
By 統計を研究する大学院生 "統計を研究する大学院生" (東京都) - レビューをすべて見る
レビュー対象商品: パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測 (単行本)
統計学を学ぶ人間としての立場で書かせて頂きます。正直に申しまして 非常に分かりにくかったです。 理論展開が部分的に削られていたり Notationがおかしかったり 言葉の扱いを間違っていたり、と 残念で仕方ありません。 ただ、 これは統計学という立場からの意見なのかもしれません。 機械学習を情報学の方から研究されている方には もしかしたら読みやすいのかも...。 （私にはそうではないというだけ、で。） この本の活用方法としては オリジナルの英語版と併用し、 理論のチェイスにはオリジナルを、 概要を知りたいときは日本語を、 という形で使い分けることをおススメします。
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