「パターン認識と機械学習 ベイズ理論による統計的予測」(C. M. ビショップ)
上下巻からなるパターン認識・機械学習に関する解説書。
学習系の教科書として最近定番になりつつあるらしく、大学の生協に平積みになっていた。
新しい場所に異動になってからこれから研究を進める方向性を決めるべく、いくつかの分野について勉強をはじめている。
本書が取り扱う学習系もその一つ。
そのものがテーマになるかはわからないのだけれど、学習については、これまでもわっとしかわかっていなかったのできちんとした本を読んでいくはなかなか新鮮である。
扱っているコンテンツは
ベイズ推定
EMアルゴリズム
SVM
ニューラルネットワーク
などの基本的なパターン認識アルゴリズム。本の構成としても見やすい作りになっている。
SVMについては、フリーソフトでつくる音声認識システムの方が分かりやすい印象。
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パターン認識と機械学習 上巻
パターン認識と機械学習 下巻
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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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