はじめてのパターン認識
平井 有三森北出版232ページISBN 9784627849716
機械学習タグで同率28位(87冊中)。Zenn・Qiitaなどの1記事で紹介(時点)。
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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。
- エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた Qiita · Shiruba · · いいね 463
機械学習について数学の面から知識を深める本として取り上げ、ネット上では入門書と紹介されていると触れている。しかし実際に読んだ印象は「劇的に難しかった」というもので、ネット上にある解説記事を参考にしながら、どうにか最後まで通読したという。ほぼ文系卒の自身には難しすぎたと評価しており、入門書という評判とは異なる苦労を記している。
この本について
パターン認識の基礎から、識別規則と学習法、複数の識別器を組み合わせて性能を高める方法までを学ぶ入門書である。前半ではベイズの識別規則や確率モデル、識別関数を扱い、k最近傍法、線形識別関数、パーセプトロン型学習規則、サポートベクトルマシンへと進む。後半では部分空間法とクラスタリングを取り上げ、識別器を組み合わせる手法で締めくくる。Rによる実行例も含み、理論の説明に加えて、手法を実際に試すための内容を備える。出版社は、パターン認識に初めて触れる読者を対象としている。
楽天ブックスの商品説明、版元ドットコムの目次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。
目次(主な章)
出典: 出版社の書籍ページ (章の見出しのみ)
- 第1章 はじめに
- 第2章 識別規則と学習法の概要
- 第3章 ベイズの識別規則
- 第4章 確率モデルと識別関数
- 第5章 k最近傍法(kNN法)
- 第6章 線形識別関数
- 第7章 パーセプトロン型学習規則
- 第8章 サポートベクトルマシン
- 第9章 部分空間法
- 第10章 クラスタリング
- 第11章 識別器の組み合わせによる性能強化