パターン認識と機械学習 上の表紙

パターン認識と機械学習 上

C.M. ビショップ, 元田 浩, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, 村田 昇

出版日: 2012/4/5

出版社: 丸善出版

ページ数: 349ページ

最終更新: 2024年12月8日

人気スコア: 168

どんな本?

2006年の出版以来、Amazon.comの人工知能部門で世界的ベストセラーとなった英語版原著の待望の日本語版です。ベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を網羅的に解説しています。単なる理論の解説に留まらず、5名の監訳者と14名の日本人研究者によって丁寧に翻訳されており、高度な内容も理解しやすい構成になっています。この本を読むことで、機械学習・パターン認識の根幹となる数学的・統計的な理論を深く理解し、最先端の研究や実務で必要とされる高度な知識を習得できます。特に、ベイズ推論の原理を基盤とした、確率的グラフィカルモデル、潜在変数モデル、変分推論、MCMCなどのトピックを体系的に学ぶことができます。これらの知識は、画像認識、自然言語処理、音声認識、異常検知、推薦システムなど、多岐にわたる分野での応用が可能です。専門家から初学者まで、機械学習・パターン認識の分野を深く理解したい全ての人におすすめできる、必読の専門書です。

この本に言及している記事

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AI系の研究のために読んだ本メモ

by T_Tsei on Zenn 2024年12月8日
"AIと機械学習の基礎を線形代数から丁寧に解説しており、これからAIを学びたい初学者に最適です。不朽の名著として、AI研究の土台となる理論を深く理解できます。数式が多く、ある程度の数学的素養は必要ですが、その分、AIモデルの挙動を深く理解するのに役立ちます。"
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[2024年版] 読んでよかった本の紹介

by しゅんそく on Zenn 2024年8月2日
"言わずと知れた機械学習のバイブル。計算量は多いものの、線形代数の知識があればAppendixで導出も確認でき、着実に理解を深められます。ベイズ統計の基礎から応用まで網羅しており、機械学習の筋トレには間違いありません。英語版PDFが無料で読めるため、手軽に始められるのも魅力です。計算力を鍛えたい学習者におすすめ。"
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技術書 coding(148)

by Dr. Kiyoshi Ogawa on Qiita 2019年1月21日
"機械学習の分野におけるバイブル的存在。ベイズ理論に基づいたパターン認識と機械学習の理論的側面を、数学的な厳密さをもって深く解説している。線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、確率的グラフィカルモデルなど、幅広いトピックを網羅。数式が多く難易度は高いが、機械学習の原理を根本から理解したい研究者や高度な知識を求める開発者にとって、これ以上ない良書。本書で培われる深い理解は、応用力の向上に不可欠。"

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