パターン認識と機械学習 下

6人が推薦（ブログ 6 人）

技術書 269 位 ・ 機械学習・AI 28 位

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推薦のデータ

Qiita 5 人、はてなブログ 1 人が推薦しています。最初の推薦は 2018年10月、最新の推薦は 2026年7月。

その年に初めてこの本を推薦した人の数

この本を推薦した人（6 人）

• JunyaShibatoQiita
  【Webエンジニアど素人】が【3〜4年生】くらいになったら読むといい本を目的別にまとめた2020年12月
• poisukeQiita
  初心者から data scientist・AI engineer になるための勉強法&おすすめサイト・本を一つの記事にまとめたかった2018年12月
• koukyoQiita
  機械学習を本気で極めるための欧米技術書5選——理論の壁を超えたい人へ2026年7月
• tjo.hatenablog.comはてなブログ
  2024年版：独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス＆定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ2024年2月ほか 1 本
• koutaku009Qiita
  機械学習初学者向け　参考書の学習順序　高卒、文系含む2018年10月
• aokikenichiQiita
  2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊2024年8月ほか 1 本

本の情報

著者

C.M. ビショップ、元田 浩、栗田 多喜夫、樋口 知之、松本 裕治、村田 昇

出版社

丸善出版

形態

単行本

発売日

2012年2月29日

定価

8,580 円（税込）

ISBN

9784621061244

楽天のレビュー

★4.40（7 件）

内容紹介

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。この下巻では上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う。まず、予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと、今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明。次に高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや、潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介。その後、ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ、次元削減や時系列の扱いといった…

楽天ブックスの内容紹介より

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