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統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測― 単行本 – 2014/6/25

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商品の説明

内容紹介

機械学習とは,コンピュータに学習能力を持たせるための方法論を研究する学問の名称であり,もともとは人工知能分野の一部として研究されていた。その後,機械学習は統計学と密接な関わりを持つようになり,「統計的学習」として独自の発展の道を歩み始めた。そして,1990年代から現在に至るまでの計算機やインターネットの爆発的な普及と相まって統計的学習の技術は目覚ましい発展を遂げ,いまや情報検索,オンラインショッピングなど,われわれの日常生活とは切り離すことのできない情報通信技術の根幹を支える重要な要素技術の一つとなった。
本書は,このような発展著しい統計的学習分野の世界的に著名な教科書である“The Elements of Statistical Learning" の全訳である。回帰や分類などの教師あり学習の入門的な話題から,ニューラルネットワーク,サポートベクトルマシンなどのより洗練された学習器,ブースティングやアンサンブル学習などの学習手法の高度化技術,さらにはグラフィカルモデルや高次元学習問題に対するスパース学習法などの最新の話題までを幅広く網羅しており,計算機科学などの情報技術を専門とする大学生・大学院生,および,機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている大学院生・研究者・技術者にとって最適な教科書である。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

井手/剛
IBM T.J.Watson Research Center。Senior Technical Staff Member、博士(理学)

神嶌/敏弘
産業総合技術研究所主任研究員、博士(情報学)

栗田/多喜夫
広島大学大学院工学研究院教授、博士(工学)

杉山/将
東京工業大学准教授、博士(工学)

前田/英作
日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所所長、博士(工学)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


登録情報

  • 単行本: 853ページ
  • 出版社: 共立出版 (2014/6/25)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 432012362X
  • ISBN-13: 978-4320123625
  • 発売日: 2014/6/25
  • 商品パッケージの寸法: 21.2 x 14.6 x 5.2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.2 5件のカスタマーレビュー
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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
「パターン認識と機械学習」(PRML本)と並ぶ、機械学習の数学的側面を解説した、世界的に有名な教科書の日本語訳です。
あくまで数学的側面を解説した本なので、機械学習の手法自体はRなりscikit-learnなりで事前に使ってみないと、書いてあることは意味不明だと思います。
読む上での事前知識は大学2年生までに習う、線形代数・統計・アルゴリズムの知識が必要です。
英語版のPDFは、ホームページにて、無償で公開されています。
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投稿者 読者 投稿日 2017/3/11
形式: 単行本
統計的学習分野の教科書“The Elements of Statistical Learning” の日本語訳の本です。
入門レベルである回帰や分類といった教師あり学習の話題から,
ニューラルネットワーク,サポートベクトルマシンなどの学習器,
グラフィカルモデルや高次元学習問題に対するスパース学習法などの幅広く網羅してあります.

以下が目次です.
第1章 序章
第2章 教師あり学習の概要
2.1 導入
2.2 変数の種類と用語
2.3 予測のための二つの簡単なアプローチ:最小2乗法と最近傍法
  2.3.1 線形モデルと最小2乗法
  2.3.2 最近傍法
  2.3.3 最小2 乗法から最近傍法へ
2.4 統計的決定理論
2.5 高次元での局所的手法
2.6 統計モデル,教師あり学習,関数近似
  2.6.1 同時分布Pr(X,Y) のための統計モデル
  2.6.2 教師あり学習
  2.6.3 関数近似
2.7 構造化回帰モデル
  2.7.1 なぜ問題が困難なのか
2.8 制限付き推定法
  2.8.1 粗度に対する罰則とベイズ法
  
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形式: 単行本
本書の最大の特徴は、例示です。
この統計モデルはこんな風に使うと書いてあるこの部分。
かならず数式と多色刷りのグラフで説明。この部分だけでも、ものすごい価値があります。
本書は、実装するためのコード例を示すものではなく、アルゴリズムとしてまとめてあります。だから、CでもRでも使い慣れたもので、自分で実装する努力が必要。わたしはRを使いましたが、表計算ソフト、たとえばエクセルでも、実装できると思います。

原著2版(英語)の第10刷(10thPrint)が、スタンフォード大学のサイトにあり、無料でダウンロードできます。大きさは12992K。わたしも、ほかのレビューアーと同じで、原著をタブレットで読んでいます。

[…]

翻訳本は、原著の2倍以上の価格。気軽に買える値段ではなく、しかも重くてかさばる。
版権の値段が高かったのか、それとも出版社の商魂か。

ちなみに本書は、日本の大学の情報系のおえらい先生方のタネ本です。というのは、この翻訳をやっているひとたちが、最近のシリーズ本「機械学習プロフェッショナルズ」(講談社で逐次刊行中)を分担執筆。そのテーマの配列は、まさしく、本書と瓜二つ。また、東大工学部なんとか教程の中の一冊「機械学習」にあがっている例のいくつかは、本
...続きを読む ›
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形式: 単行本
読み始めたばかりだが、入出力変数に対するノーテーションが独特。
通常はベクトルを表現するのにボールドを用いないのに、ある観測値N個をまとめてベクトルにした時だけボールドになる(2章)とか、クセが凄い。
予測値はハットで区別してるので、ベクトルも→で区別してくれれば読み易くなるのに...。
その点、ちゃんと式をトレースするつもりなら、決して読み易い教科書ではなさそう...。ただ、ざっと全体を見た限り内容は良さそうなので(ほかの人が書いてあるように、機械学習の講演で聞いたような話が数式の導出も含め詳しく書かれている、つまりネタ本にされているようですし)...
PRMLとどちらをがっつり読むか悩み中...。
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形式: 単行本
良書だとは思いますが、翻訳本のあまりの高価さに負けてしまい、原書を約半額でAmazon.comから購入。
購入後に、stanford.eduのサイトにそのまま、2nd edition, 10th printingがPDFで公開されているのを発見。
本は重いので、普段はタブレットでPDF版を読んでます。
原作者の懐の深さに感謝!
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