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

ビショップ，Ｃ．Ｍ．【著】〈Ｂｉｓｈｏｐ，Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ Ｍ．〉/元田 浩/栗田 多喜夫/樋口 知之/松本 裕治/村田 昇【監訳】

シュプリンガー・ジャパン（2007/12発売）

• サイズ B5判／ページ数 349p／高さ 24cm
• 商品コード 9784431100133
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

内容説明

ベイズ理論に基づく統計的予測技術は、計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により、近年、急速に進展してきた。本書は、このベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書である。上巻では、下巻で扱う比較的高度な話題を理解するための基礎的事項を学ぶことに重点を置いている。まず、機械学習・パターン認識の根底にある決定理論から始め、ベイズ理論の観点から確率の基礎と様々な確率分布を取り上げる。そして代表的な学習問題である回帰と識別問題をベイズ的な観点から解き明かした後、ニューラルネットワークと共に、学習問題を解くときに必要になる最適化手法を紹介する。

目次

第１章　序論
第２章　確率分布
第３章　線形回帰モデル
第４章　線形識別モデル
第５章　ニューラルネットワーク
付録

著者等紹介

ビショップ，Ｃ．Ｍ．［ビショップ，Ｃ．Ｍ．］［Ｂｉｓｈｏｐ，Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ　Ｍ．］
１９８３年、エディンバラ大学でＤ．ウォレス、Ｐ．ヒッグズの指導の下、量子場に関する論文で博士号を取得。現在、英国マイクロソフト研究所Ｄｅｐｕｔｙ　Ｄｉｒｅｃｔｏｒ。研究テーマは、機械学習への確率論的なアプローチとその応用

元田浩［モトダヒロシ］
大阪大学名誉教授。工学博士

栗田多喜夫［クリタタキオ］
独立行政法人産業技術総合研究所脳神経情報研究部門副研究部門長。博士（工学）

樋口知之［ヒグチトモユキ］
システム研究機構統計数理研究所教授（副所長）。理学博士

松本裕治［マツモトユウジ］
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科教授。工学博士（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

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[Józef Klemens Piłsudski]

演習とかその他いろいろ飛ばしたところあるけど、とりあえず読んだことにした。ベイズ的なアプローチが既存の方法に対して具体的にどう優れているのかが意識しにくいかった。いずれにしろ、より詳しい話は参照文献か下巻を読まないと納得できなさそう。

2013/05/06

[オザマチ]

とりあえず一回目。学生のうちに理解できればなー、と思う本の一つ。

2013/05/21

[carbon_twelve]

とりあえずさらっと読み流しただけ。統計的機械学習の基本的な部分となる線形回帰・判別からニューラルネットワークまで扱っている。個々のトピックはその他の入門書にはないような詳しい部分まで扱っているので，本書を読めばひと通りそれぞれのトピックについて概観できる。（数学的扱いが親切ではないので）演習問題を解きつつしっかり読むよりも，ざっと全体を流してしまう読み方の方が良いと思う。が，正直言って通読するには全く面白くない。目次だけあれば良い気がする。

2014/01/18

[data9824]

恐れられている(?)本であるが、決して初学者に不親切な内容では無いので、確率の基礎が理解できていたら、遠回りをせず読み始めてもよいと思う。なお私も「プログラミングのための確率統計」で勉強しただけのレベル。各章ごとに基礎から発展まで順に解説されており、発展的な内容には理解できなかったものもあったが、基礎的な内容が理解できている限り、先が読めずに悲しむことはないと思う。一部の演習問題にしか解答が公開されていないのが残念だが、まだ私も文句を言えるほどのレベルには到達していない。解説同人誌あり。

2013/02/03

[as_bayesian]

難しく感じるところもあったけど、機械学習の面白さ、楽しさが伝わってくる本だと思う。

2012/04/07