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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• Thinking_sketch_book

  読了日：2018/09/16

  ★★★☆☆　これだけでは何かを知ることはできないので内容的には確かに入門書です。ですがこれから入門したい素人レベルの人には向かない本だと思います（「はじパタ」のと同じ）。概略や雰囲気は知っているレベルでさらっと全体を知りたい人におすすめです。周囲を知るきっかけになりました。

• オザマチ

  読了日：2021/04/17

  式変形が丁寧なので、ベイズ特有の数式とその取扱いに慣れるのに良いと思う。

• shin_ash

  読了日：2018/03/01

  機械学習の入門書には簡単にベイズに触れて本題に入る物が多い。なのでベイズの基礎を固めたいと思ってベイズの入門書を漁ると概念の説明がメインで、応用先である機械学習まで繋がらない。全体的に俯瞰するタイプの入門書もあるがこの場合は網羅的ではあるが肝心のベイズの理解が進まない。この様にベイズの入門書は悩ましいが、本書はこの点で画期的である。基礎から応用の間を埋める様にキッチリ分かりやすく解説する。モヤモヤ部分がだいぶクリアに理解できる様になった。この後でベイズモデリングの世界やDSシリーズを読むとなお良いと思う。

• ONE_shoT_

  読了日：2020/04/18

  ベイズ推論の枠組みで機械学習を説明した一冊。ベイズの利点：様々な問題を一貫性をもって解ける・不確実性を定量的に扱える・事前知識を取り入れられる・過剰適合しにくい。ベイズの欠点：数理的な知識を要する・計算コストがかかる。Pythonのscikit-learnのようなライブラリ（ツールボックスとしての機械学習）では十分な予測精度が出ない場合の選択肢として、ベイズを使いこなせるようにしておきたい。

• Sean

  読了日：2019/04/17

  良著。各分布の紹介から、線形モデル・混合モデル・実用的で複雑な応用モデルの説明まで記載されている。

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