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 昇丸善出版349ページISBN 9784621061220
機械学習タグで同率9位（87冊中）。Zenn・Qiitaなどの3記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 3件
- 媒体別
- Zenn 2・Qiita 1
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 難易度
- 上級 根拠: AI系の研究のために読んだ本メモ
- 出版年
- （約15年前）
- タグ内の順位
- 機械学習タグで同率9位（87冊中・紹介記事数の順）
- 注意点
- 縦ベクトル表記と横ベクトル表記が混在するなど、読み進める際の小さな落とし穴があるとする記事がある 根拠: AI系の研究のために読んだ本メモ
- ベイズを大まかに知りたいだけなら、標準ベイズや須山のベイズ入門書を勧める記事がある 根拠: [2024年版] 読んでよかった本の紹介
- 線形代数の知識が前提だが、公式は付録で導出されるため気にしなくてよいとする記事がある 根拠: [2024年版] 読んでよかった本の紹介
対象読者・難易度・注意点は、紹介記事の内容をもとにAIがまとめたものです（根拠記事へのリンクつき）。出版年・順位・代わりの本は書誌と集計データから出しています。
紹介された時期
2019年から2024年にかけて、間をあけて紹介されています。最新は2024年12月です。
紹介している記事（3件）
記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- AI系の研究のために読んだ本メモ Zenn · T_Tsei · · いいね 9
上下巻をリンクで挙げ、広く知られている一方、個人的には「癖が強い」と感じ、難易度も高いと評している。実際、まだ読み切れていないという。縦ベクトル表記と横ベクトル表記が混在するなど、読み進める際の小さな落とし穴にも触れる。また、ChatGPTが本書の内容やよくある質問を覚えていることに気づき、世界中で参照されている証左として面白がっている。
- [2024年版] 読んでよかった本の紹介 Zenn · しゅんそく · · いいね 2
英語版PDFなら無料で読めると紹介している。本書ではかなり計算することになり、取り組みは力を鍛えるものだと評価する。一方、ベイズを大まかに知りたい人には、標準ベイズや後述の須山のベイズ入門書の方がよいとしている。線形代数の知識が前提だが、本書で使う公式は付録で導出するため、その点はあまり気にしなくてよいと述べている。
- 技術書 coding(148) Qiita · Dr. Kiyoshi Ogawa · · いいね 3
この本について
ベイズ理論を基盤に、機械学習とパターン認識の理論・手法を解説する書籍である。数式を用いた計算を多く含み、線形代数の知識を前提とする。本文で使う公式の導出は付録に収められており、式変形を追いながら理論を学ぶ構成である。
楽天ブックスの商品説明と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。