パターン認識と機械学習 上

感想・レビュー・書評

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  たっくすさんの感想

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  2020年7月25日

  機械学習の理論を学ぶためには必須の一書。
  
  しかし、線形代数・微積・統計に精通していて数式を見てすぐにイメージをつかめる人を除いてはこの本から勉強することはお勧めしない。
  本書を読む前に大学教養程度の線形代数・微積・統計の基礎とパターン認識の流れは押さえていたほうがいい。
  
  本書で学べることは主に二つ。
  ・Pythonのライブラリを使っているときに生じる疑問点が解決される
  　-なぜ回帰分析に使う誤差関数は二乗和誤差？分類問題ではクロスエントロピー誤差？
  　-なぜロジスティック回帰では事後確率がわかるのに、SVMではラベルしかわからない？
  　-バイアスとバリアンスって何？
  　-正則化項ってどこからでてきた？
  ・ベイズ的手法
  　-予測分布(例えば回帰において、ある入力を与えた時の出力の確率密度分布がわかる)
  　-ベイズモデル比較
  　-エビデンス近似(最尤推定でハイパーパラメータを求められる)

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  syikootwさんの感想

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  2013年3月12日

  難解だけど読み応えあった。周辺知識が一つに繋がる。ただ最終章はダレて数式追うだけ。また読み返そう。次は下巻。上巻が一ヶ月なので倍はかかりそう。

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  t-staffさんの感想

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  2024年4月18日

  【機械工学科・機械情報工学科】ベストリーダー2024
  第6位
  東京大学にある本はこちら
  https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_details/?bibid=2003111192

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  鈴華書記さんの感想

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  2023年9月21日

  通称PRML本，機械学習分野の言わずと知れた名著である。理論に強化されている分他の機械学習の教科書よりは難しく感じるが，実用を目標とするなら8割程度の理解で十分だろう。

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  岩手県立大学メディアセンターさんの感想

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  2023年7月1日

  ＜シラバス掲載参考図書一覧は、図書館HPから確認できます＞
  https://libipu.iwate-pu.ac.jp/drupal/ja/node/190

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  aya00226さんの感想

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  2022年4月10日

  放送大学図書館

  

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  静岡本館学生モニターさんの感想

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  2022年1月6日

  【静大OPACへのリンクはこちら】
  https://opac.lib.shizuoka.ac.jp/opacid/BB08641462

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  aokikenichiさんの感想

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  2021年5月1日

  長い間積ん読
  必読書だがどれだけ理解できたか
  本書はかなり前の本だがCNNについて記載があるのだな
  きちんと学んでいる人にとっては古典だな深層学習は
  
  一旦評価なし

  

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  もーちょんさんの感想

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  2021年2月25日

  神 以上

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  gribookさんの感想

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  2020年8月11日

  1冊　損失

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