パターン認識と機械学習 上

発行

2006

ページ数

738 ページ

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『パターン認識と機械学習 上』とは

確率論と線形代数を基盤とした機械学習の理論体系を、数学的厳密性を保ちながら体系的に解説した標準的教科書。ベイズ統計の視点から回帰・分類・確率モデルへアプローチし、アルゴリズムの動作原理を深く理解したい研究者や開発者向け。数式の密度が高く、前提知識なしでの読破は困難だが、機械学習の本質を掴む上では他に代替難い一冊。

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この本の実践ポイント

理論を実装へ繋ぐため、NumPy や PyTorch で個別のアルゴリズム（EM アルゴリズム、変分推論など）を段階的にコード化することが有効。数式から逆算して前提条件を整理し、自分の問題設定でどのモデルが対応するかを都度検証する。章ごとの読了後に簡潔な図解ノートを自作すると、記号の重なりを整理しやすくなる。

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『パターン認識と機械学習 上』の著者。AI・機械学習分野の著作で知られています。 dokkaiではChristopher M. Bishopの著作を学びたい本として登録できます。