わかりやすいパターン認識（第2版）

石井健一郎 / 上田修功 / 前田英作 / 村瀬洋

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パターン認識の決定版教科書、待望の改訂2版！
本書は1998年刊行の『わかりやすいパターン認識』の改訂版です。パターン認識を初めて学ぶ読者をおもな対象として、扱うテーマを基本的な項目にしぼり、それらを重点的かつ詳細に解説しました。
改訂にあたっては、具体例・実験例をもっと増やしてほしいという初版に与えられた要望に答え、補足・実験例、演習問題を加えました。演習問題の詳細な解答はオーム社のホームページに掲載されています。初版発行から20年の間に開発・提案された新しい手法の解説ではなく、基本的な内容を充実させ、より使いやすい書籍となるように改訂いたしました。

第1章 パターン認識とは
第2章 学習と識別関数
第3章 誤差評価に基づく学習
第4章 識別部の設計
第5章 特徴の評価とベイズ誤り確率
第6章 特徴空間の変換
第7章 部分空間法
第8章 学習アルゴリズムの一般化
第9章 学習アルゴリズムとベイズ決定則

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報科学
• 出版社: オーム社
• ページ数: 272ページ
• 電子版発売日: 2019年11月22日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 193MB

[ブクログ · ★★★★★]

ある程度数学ができる人向け（『はじめてのパターン認識』が読めるくらい，PRMLほどではない）の，機械学習の理論の簡単な解説書。特に3章までのパーセプトロンの解説は，古典的ではあるが教育的には良いだろう。

[ブクログ · ★★★★★]

ベイズ決定則を中心とした古典的なパターン認識理論を学びたい場合には入り口として最適なのではないかと感じる。
決して楽な入門書ではなく、しっかりと数式を追って理論を解説しているので、線形代数をある程度理解していないと理解は困難だと思う。
6-9章は数式も難少し複雑になり、ある程度時間をかけて手を動かさないと理解しきれないところがある。
しかし、総じて解説が極めて丁寧で、教えるのが上手な先生が書いたのだろうなと感じる良著です。