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続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門― 単行本(ソフトカバー) – 2014/8/26

5つ星のうち 4.7 3件のカスタマーレビュー

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商品の説明

内容紹介

定番「わかりやすい パターン認識」の続編! ベイズ統計学の基礎から、最新のノンパラメトリックベイズモデルまでやさしく解説した唯一の書籍!
初学者にはとっつきにくいパターン認識の基本を丁寧な図解と数式展開で解説して好評を得てきた、1998年発行「わかりやすい パターン認識」の続編です。前作で取り上げることのできなかった教師なし学習を主に取り上げてわかりやすくまとめました。教師なし学習を理解することで、より広い対象の音声・画像処理技術、ビッグデータなどを扱うことができるようになります。また、ノンパラメトリックベイズモデルについてわかりやすく解説した日本語の書籍は本書のみで、機械学習やパターン認識をこれから志す研究者、学生の方にもおすすめです。

★このような方におすすめ
音声・画像処理関連の研究を行う研究者、技術者、大学院生 ビッグデータ解析に関心のある研究者、技術者

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

石井/健一郎
1972年、東京大学工学部計数工学科卒業。1974年、同大学院修士課程修了。同年、日本電信電話公社(現NTT)に入社。1979年より1年間、米国Purdue大学客員研究員。文字認識、画像処理の研究・実用化に従事。NTTコミュニケーション科学基礎研究所を経て、2003年4月、名古屋大学大学院情報科学研究科教授、2012年4月、名古屋大学名誉教授。工学博士

上田/修功
1982年、大阪大学工学部通信工学科卒業。1984年、同大学院修士課程修了。同年、日本電信電話公社(現NTT)に入社。1993年より1年間、米国Purdue大学客員研究員。パターン認識・学習、ニューラルネットワーク、統計的機械学習、データマイニングの研究に従事。現在、NTTコミュニケーション科学基礎研究所に勤務。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(ソフトカバー): 340ページ
  • 出版社: オーム社 (2014/8/26)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 427421530X
  • ISBN-13: 978-4274215308
  • 発売日: 2014/8/26
  • 商品パッケージの寸法: 20.8 x 15 x 2.6 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.7 3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

タイトルからは、入門書のような雰囲気ですが、そうではなく、本格的な書物です。教師なし学習を副題として、ベイズ色が強いという、特徴のあるものです。第6章のEMアルゴリズムは、他書にはない記述で読みごたえがあります。第10章の凸クラスタリングは、本書で初めて知りました。第11章からは、最新の難しい話を扱っています。ひと通り、機械学習の基礎を知った人が読むと、ちょうどよいレベルと思われます。お薦めします。
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投稿者 bbq 投稿日 2015/5/24
なぜ誰もレビューしないのか分かりませんが、良い本です。著者が以前出版したパターン認識の本を読まなくても、理解できるように構成されています。
注意したいのは、「入門」とありますが、この分野で研究したいと考えている人にとって入門という意味で、ブルーバックスの様な内容ではありません。数式も多いので、行間を埋める努力は必要になるとおもいます。
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Amazonで購入
続なのに、前作のわかパタよりもわかりやすい
ノンパラメトリックベイズについての解説を求めてる方は、これを読むのが良い
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