クリストファー・M.ビショップ

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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

クリストファー・M.ビショップ

基本情報

ジャンル
ISBN/カタログNo
ISBN 13 : 9784431100317
ISBN 10 : 4431100318
フォーマット
発行年月
2008年07月
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
追加情報
:
24cm,433p

内容詳細

ベイズ理論に基づいた統一的視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説する教科書。本巻では、予測精度の高いサポートベクトルマシンや、幅広い領域で使われているカーネル法などを説明。

【著者紹介】
C.M.ビショップ : 1983年、エディンバラ大学でD.ウォレス、P.ヒッグズの指導の下、量子場に関する論文で博士号を取得。現在、英国マイクロソフト研究所Deputy Director。研究テーマは、機械学習への確率論的なアプローチとその応用

元田浩 : 大阪大学名誉教授。工学博士

栗田多喜夫 : 独立行政法人産業技術総合研究所脳神経情報研究部門副研究部門長。博士(工学)

樋口知之 : 情報・システム研究機構統計数理研究所教授(副所長)。理学博士

松本裕治 : 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科教授。工学博士(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)

(「BOOK」データベースより)

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読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • オザマチ さん

    この分野のバイブル的な本。とりあえず一周ということで。必要に応じてまた格闘しようと思います。

  • saru さん

    難しい

  • Tsukasa Fukunaga さん

    上巻は頑張って演習問題も全部解いていたのだが、下巻から疲れてきて(駄、最後は割と流すだけになってしまったが、一応読了。半年以上かかった。疲れた。難しいと評判だが、2章の計算をしっかり追えれば、数学的にはそれほど難しくない。(めんどくさいのは否定しない) 10章は本当にめんどうくさかった。 出版年の関係からノンパラベイズやディープラーニングなどの最先端技術は載っていないが、バイオインフォマティクスに必要な機械学習は十分に押さえられたはず。 

  • 鱈内 さん

    とりあえず一周したので

  • 無限猿 さん

    ☆☆☆☆☆ 一回では理解できなかったのでまたそのうち読み直す.

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