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言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ) 単行本 – 2010/7/1

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商品の説明

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

奥村/学
1984年東京工業大学工学部情報工学科卒業。1989年東京工業大学大学院博士課程修了(情報工学専攻)、工学博士。1989年東京工業大学助手。1992年北陸先端科学技術大学院大学助教授。2000年東京工業大学助教授。2007年東京工業大学准教授。2009年東京工業大学教授

高村/大也
1997年東京大学工学部計数工学科卒業。2000年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了(計数工学専攻)。2003年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了(自然言語処理学専攻)、博士(工学)。2003年東京工業大学助手。2007年東京工業大学助教。2010年東京工業大学准教授(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: 211ページ
  • 出版社: コロナ社 (2010/7/1)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4339027510
  • ISBN-13: 978-4339027518
  • 発売日: 2010/7/1
  • 梱包サイズ: 21 x 15 x 1 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.9 8件のカスタマーレビュー
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形式: 単行本 Amazonで購入
機械学習の入門書としましては、大変分かりやすく、様々な機械学習モデルを網羅していると思います。
それでいてページ数も(PRML等に比べれば)多くはなく、基礎事項がコンパクトに纏められています。

モデルとして挙げきれていないのは主にニューラルネットぐらいでしょうか。
また確かに、言語処理に特化した知識(N-グラムモデルや文章のベクトル表現)もありますが、これらも機械学習を学ぶ上では知っておいて損はないと思います。テキストデータは、Webから収集しやすいデータですので、応用したり実験する機会は多いです。

他の方のレビューにも見られましたが、とにかく実際の計算例が豊富に載せられていて、非常に丁寧です。
これから機械学習を学びたいと思っている方には、得られるものが多い本だと思われます。
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形式: 単行本 Amazonで購入
自然言語処理分野でよく使われている機械学習の理論が、短いながらもよくまとまっています。各章の見所を独断で挙げてみます。

1章:ラグランジュの乗数法や、離散確率変数など、NLPの基礎
2章:言語現象をいかに確率モデルに落としこむかの説明
3章:EMアルゴリズムの説明が秀逸。pLSIの導出もあります。
4章:ナイーブベイズ、SVM、対数線形モデルなどの分類
5章:CRF(条件付き確率場)について解説している日本語の書籍は2010年7月現在これ一冊しかないと思われます。

なお、出版元のコロナ社のページに詳細な目次が書かれていますので、購入前に確認されることをおすすめします。
[...]
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形式: 単行本 Amazonで購入
本書は、そこそこのレベルの数式が登場するため、数学が苦手な人には読めない本です。

数式の解説や「必要な数学的知識」という章を設けている親切さはありますが、高校レベルの微分や確率を知っている前提で書かれています。
そのため中学レベルで数学に挫折したような方には、読める本ではありません。
わたしのことですが・・・。

機械学習や統計を扱うには数学の知識が必要不可欠のようです。
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形式: 単行本 Amazonで購入
まさにタイトル通りの内容です。
自然言語処理に使われている学習アルゴリズムについて広く紹介していて、
この分野について学んでみようとする人が概観を得るのに非常に適しています。
分量としても入門として丁度よく、より専門性の高い書籍に進む前の道標になるでしょう。
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