Book Meter Reviews

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

  読了日：2022/05/03

  ニューラルネットワークだけでなく、こういったアプローチも積極的に学んでいきたい。

• shin_ash

  読了日：2019/08/11

  関係データ学習に紹介されていた流れで手に取った。無限関係モデル(IRM)がお目当だったが、教師なし学習を俯瞰して統一的に捉え直すよい機会になった。ラベルが欠測した学習データとの解釈は目から鱗であった。教師なし学習は使いこなしが難しいが、それは前提が実務に合っていないからで、そこを埋める部分が無限次元でのモデリングでノンパラベイズと呼ばれる領域になる。本書はギブスサンプリングの定式化を行なっているが、多分MCMCなら解けるハズで、確率モデルの部分をトレースできればギブスサンプラーでなくても解ける気がする。

• Tsukasa Fukunaga

  読了日：2014/11/16

  教師なし学習入門という事で、クラスタリングやEM、HMMなどについて掲載されている。基本的な数式の変形など略さず(時にくどいと思うくらい)しっかり載せてくれているため、数式をしっかり学びたい初学者には中々良いのではないかと思った。これらについて既知の人でも、EMの解釈については勉強になる所があると思う。が、それはさておきこの教科書の最大の見どころは、やはり最後の｢ノンパラメトリックベイズ｣である。ノンパラベイズについて初めて書かれた日本語の教科書であり、兼ねてから勉強したいと思っていたので凄い助かった。

• センケイ (線形)

  読了日：2019/03/30

  ベタかもだが非常に有意義だ。別々の所で知ったもの同士の関係（例えばk-meanとEM）が分かる珠玉の入門書。また中華料理店過程などはなかなか日本語でまとまっているものが見当たらないため、それを学び直すためだけでも買う意味があるだろう。また、詳細は割愛しつつも、数学的に厳密にはこうだという議論を脚注やコーヒーブレイクに記載しているさまもまさに欲しかったのはこれだった。

• yyhhyy

  読了日：2016/04/03

  教師なし学習について、一通り学習してから再読するときっと頭の整理なるのだろうと思う。

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