パターン認識と機械学習 〈下〉 - ベイズ理論による統計的予測

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パターン認識と機械学習 〈下〉 - ベイズ理論による統計的予測

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  • サイズ B5判/ページ数 433p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784621061244
  • 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、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

Chris

2
機械学習で使われる手法が網羅的に解説されているので機械学習の文化を知ることが出来る本だと思います。ベイズ統計、多変量解析の基礎的な知識があれば読み進めることが出来る内容になっているので、初めは慣れない考え方に戸惑うかもしれませんが自分で簡単な例を実装してみたり、気になったトピックの最近の流行りを調べてみたりするとより面白さがわかって理解が進むと思います。2015/02/27

みるか

1
上巻に比べると専門的な内容(カーネル法,近似推論法など)を含んでいる.そのため,全ての内容を包括的に理解しようとするとかなり時間がかかってしまうだろう.私は,第8章の「グラフィカルモデル」と第11章の「サンプリング法」を重点的に読んだ.特に,ハミルトン力学とメトロポリス法を組み合わせた「ハイブリッドMC」について理解を深めて何かできないかと考えていたのだが頓挫している.2019/01/30

jogneko

0
下巻の8章を中心に一通り目を通した。ベイジアンネットワークの考え方、構造、アルゴリズム等について理解を深めることができた。特に4章についてはシミュレータを作成しつつ読み、シミュレータの動作確認を行った。有向非巡回グラフ(ベイジアンネットワーク)、無効グラフ化、モラル化、最大クリーク、確率伝播アルゴリズム、因子グラフ、隠れ変数の概念とそれらの関係性、ループ有グラフの収束問題などについての理解が深まった。確率伝播アルゴリズムの計算量削減効果、ノード数の限界についてシミュレータで確認した。大変役にたちました。

kibo35@FEH

0
上巻にくらべ内容が多い。混合分布、EMアルゴリズム、線形力学系は実務に応用したい。変分推論はややむずかしかった。視野が広がった。2017/02/11

LucasKBOS

0
PRML本って補助教材も多くて便利ですよね2014/05/27

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