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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• carbon_twelve

  読了日：2016/03/21

  LDAの論文やらPRMLやらチュートリアルやらを読んでもちんぷんかんぷんだった推論アルゴリズムの導出を非常に丁寧に解説しているので助かった。トピックモデルに限らずグラフィカルモデルの推論を学ぼうと思っている人全般に勧めたい。

• Shuhei Iitsuka

  読了日：2017/03/23

  数式の展開がものすごく丁寧です．トピックモデルに限らず，どのようにベイズ統計が近年の機械学習の学習アルゴリズムに貢献しているのかを理解することができます．

• ひかぷら

  読了日：2016/12/30

  LDAのモデル概要，学習アルゴリズム，拡張モデルについて1冊で学べる優れもの．説明は非常に丁寧だがノーテーションが独特&確率論の知識がないと辛いものがあるので丁寧に読み進めないと死ぬ．

• Tsukasa Fukunaga

  読了日：2015/04/10

  文章とは複数のトピックから出力される単語の混合状態である、とみなすトピックモデルの教科書。基本的な説明から、学習方法(サンプリング、変分ベイズどちらも)、より高度なモデリング(回帰や識別、HMMとの組み合わせなど)について述べられている。高度なモデリング手法についても学習アルゴリズムが丁寧に説明されているのが非常に参考になる。学習アルゴリズムの数学的導出は中々大変だが、PRMLを読んだ人ならそこまで苦なく読めるだろう。バイオインフォにはあまり使われていないモデルだと思うので、どう応用できるか考えたい。

• ミスタ！

  読了日：2019/03/23

  図書館での流し読み。やりたいことや、モデリング自体の意味はわかるけど、やっぱり実際に手を動かさないと実感わかない。あと、ベイズはまじでやんないと、これからの手法についていけないな。

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