magicスマートフォン用の表示で見るスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。magic機械学習と統計とプログラミングについてちょっとずつ勉強していきます。自然言語処理のための機械学習入門前回までは音声認識だったり自然言語処理だったりとだいぶ範囲を狭めた本を読んで来ましたが、今回はパターン認識自体への入門書を読みます。入門書、まさしくPRMLの前に読むべき本だと思います。PRMLの上巻と下巻の6、7、9、12、14章に該当する内容が初学者にも分かるように優しく説明されています。200P程の本にここまでの内容が詰まっているとは思いませんでした。Rによる実行例が豊富で、視覚的にも理解を得やすいのではないでしょうか。章末問題の演習も掲載しているので独学に向いていると思います。いいところ基礎的な事項への説明が熱いです。あと線形識別器の導入からSVMに至るまでの説明の仕方が非常にわかりやすいと思います。気になったところ主成分分析がちょっとわかりづらかったかも。クラスタリング(混合モデル)、決定木とブースティングこの三冊を読んでみてPRMLでいうところの下巻の8章(グラフィカルモデル)、10章と11章(ベイズ的手法)、13章(系列データ)を除く全ての章について、基礎的な事項を学んだことになっている(はず)と思います。次はベイズ的手法についての参考文献を読んでみようと思います。...»プロフィールid:breakbee機械学習とプログラミングについてちょっとずつ。Blog|ブログを報告する。