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パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測) 単行本 – 2012/2/29

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商品の説明

内容紹介

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. 確率入門,決定理論,回帰,クラス分類のような基本的で平易な話題から始め,これらの基本をふまえた上で,近年,急速に発展したサポートベクトルマシンやブースティングといった手法,機械学習手法の適用範囲を広げたカーネルトリックやグラフィカルモデルについて詳説する.さらにベイズ理論の実用化にあたって不可欠なMCMCや変分ベイズといった高度な話題まで触れているので,読者はバランスよく展望をもつことができる. この下巻では,上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う.まず,予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと,今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明する.次に,高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや,潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介する.その後,ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ,次元削減や時系列の扱いといった話題を詳説する.最後に,複数のモデルを結合するブースティングなどの手法を説明する.


登録情報

  • 単行本: 433ページ
  • 出版社: 丸善出版 (2012/2/29)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4621061240
  • ISBN-13: 978-4621061244
  • 発売日: 2012/2/29
  • 商品パッケージの寸法: 23.6 x 16 x 2.4 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.7 6件のカスタマーレビュー
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トップカスタマーレビュー

形式: 単行本
これまでのパターン認識における統計学の内容をすべて網羅しているのではないか、というほどの濃い内容。
ただ、行間を埋めるためには、他の参考書が必須。
Webではこの本の解説、および実装例などが多数見かけられるので、そういったものを参考にしながら、Rなどで動かしつつ読み進めると理解の助けになるだろう。
もちろん、それでも難しい内容だ。
これを読破し、理解できた人は、おそらくトップクラスの統計的な知識を手に入れたことになるだろう。
私はまだまだだということを実感させられた。
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形式: 単行本 Amazonで購入
サポートベクトルマシンって下巻しかなかったなあ、と思って購入。
上巻もわからないうちから下巻に手を出しても無駄を覚悟でしたが、結構別ものだったので読み進めることはできました。
……カーネル関数ってなんだっけ、ってますますわからなくなりましたが。
上巻は「今や古典と化した(とはいえ正則化が加わってるのがあなどれない)分析手法」に対し、下巻はもう少し発展的です。

それなり以上にわかりにくいことを分かりやすく説明してくれる名著なのは確かなので、読み終わったらまた書き直します。
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形式: 単行本
ベイズ理論に基づく統計的な予測技術が説明されたいわゆるビショップ本。日本語されて上下巻にわたっていろいろな機械学習やパタン認識の手法が解説されています。

内容に関する詳しい情報は上巻 『パターン認識と機械学習 上』 の『商品説明』にある訳者コメントや、サポートサイトをご覧いただくことをお勧めします。後者は Google等の検索エンジンで 『パターン認識と機械学習 朱鷺の杜Wiki』のようなキーワード検索で上位にヒットすると思います。

本書は以前はシュプリンガー・ジャパン株式会社から出版され、現在は丸善から再出版されています。なお丸善版のうち一部の版については誤植が含まれ回収交換の対象となっています。詳細は丸善のWebサイトでご確認ください。

上巻
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