パターン認識と機械学習 〈上〉 - ベイズ理論による統計的予測

クリストファー・Ｍ．ビショップ/元田浩

丸善出版（2012/05発売）

• サイズ B5変判／ページ数 349p／高さ 24cm
• 商品コード 9784621061220
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[kaida6213]

ようやく上巻を読み切った。演習はこれから。他の本で大業に説明されている事柄を端的な文と数式と観点でスパスパ解説してくれる。本当の最新トレンドには追いつかないのだろうけど基礎固め本として非常に優秀な本。何周もしてしがむ必要あり。

2023/07/30

今もどうかは知りませんが、数年前は機械学習といえばこれでした。その頃自主読書会で読み始めるも、自然解散してしまい、最近ふと読み始めました。流し読みで演習問題やってません。流石にベイズの基礎を緑本、SVMとNNを青本で読んだことがあり大半は知っている内容です…（緑本が記法含めかなりPRMLに忠実だった）。が細かいところではへえと思うことも幾つかありました。訳書とは思えない読みやすさと程よいまとまり具合。そんなに計算も多くありません。確かに基礎的な内容ですが下巻含めると大半の話題は網羅されている気がします

2025/04/04

[みるか]

研究室のゼミで使用した．本書（上巻）の内容は大きく「線形回帰モデル」「線形識別モデル」「ニューラルネットワーク」に大別される．機械学習に興味を持つ人が初めに読む本として勧められる場合が多いようであるが，いきなり本書に手を出すと時間ばかりかかり苦労する可能性が高い．2周目は演習問題を解きながら理解を深めていきたいと思う．

2019/01/30

[YNR]

バイオインフォマティクスに必要な、統計・機械学習まわりの基礎事項。やや難解だが、網羅的と思いました。

2018/06/19

[kibo35@FEH]

機械学習の理解に必要となる確率論、情報理論、線形代数を丁寧に説明。非常に参考になる。演習問題を解くことで理解が深まる。要微分積分。

2016/08/20