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。

powered by

• 1.3manen

  読了日：2024/04/06

  第４課題再々提出となり、問題�Wのためには借りたが、昨日事務局とお電話して今後の方針を確認。テキストどおり手順を踏まないとだめだということだった。主成分分析の箇所のみ、なんとか読んでおいたが、前半しかわからない。後半の数式などは、まだ研鑽が必要だ。行列式や、線形代数の本を読む必要がある。。

• まろにしも

  読了日：2023/12/30

  じっくり読めば読むほどジワジワと解ってくる（解った気になる）嬉しさを味わいながら、気が早いことに、まだ全部読み切っていなにのにもう一回読むぞ（長い付き合いになりそ）と意気込んでいたのに・・・相対問題あたりから、「ちょ、ちょっと待って・・・」と取り残され、主成分分析の導入はシビれるほどビビっと感じたのに、またもやカーネルサンダースに入り込むことが出来ず・・・。いまは数理統計学の問題を解くのが面白いので、しばらく発酵させる（積読する）ことにしました。間違いなく名著だけど、胸を張って言うに足る実力が当方に不足。

• 　

  読了日：2020/04/11

  PRMLに読みづらさを感じたので。東大出版「統計学入門」の多変量版といった感じで読みやすい。数式のレベルは簡単め。1つ上のレベルというと「統計学の基礎I」？線形回帰の一般化としての重回帰に始まり、Fisherの線形判別・主成分分析などを経て、SVM・クラスタリングなどまで手広く扱う。載っていないのは重回帰の多重共線形・GLM・ベイズその先・決定木・ランダムフォレスト・NNと深層学習全般。読めばDS系の話が一通り「何言ってるかわかる」ようになると思う。

• shin

  読了日：2020/01/15

  多変量解析では一番式変形も丁寧で、話題も網羅的、論の展開も癖がなく独学が可能。コード例がないので、実装は別の参考書見る必要があるが、理論を理解するために読んで損することはない。

• S

  読了日：2018/08/09

  わかりやすい、おすすめ。

レビューをもっと見る

(外部サイト)に移動します