素晴らしい本
タイトル通りの本で、機械学習の勉強の最初に読んでもらいたい本のうちの1冊です。素晴らしい本です。
とてもとても良い本なので買いましょう。
私は2021年4月17日現在第4章までまで読みました。第5章は流し読みした程度です。
数式の行間がありませんので、独学しやすいです。
最初は計算が大変に感じるかもしれませんが、手を動かして計算したほうが良いと思います。
章ごとに説明していきます。
第1章 機械学習とベイズ学習
この本はベイズ統計寄りの機械学習の本なので、さっそく第1章でベイジアンネットワークが出てきます。
「1.6 ベイズ学習のアプローチ」では、ベイズ学習とはどういうものかを具体例を用いた説明があります。
第2章 基本的な確率分布
基本的な確率分布の紹介とともに様々な統計量の説明があります。
ここはすごく大事ですので、さぼらずしっかり計算しましょう。
第3章
ここからが本番という感じです。
かなり多くのパターンの共役事前分布を用いての、事後分布及び予測分布の導出の説明があります。
最後にベイズ線形回帰の説明があります。PRMLの3章の内容です。
PRMLより分かりやすいです。
第4章
ギブスサンプリングと崩壊型ギブスサンプリングと変分推論の説明があります。
この章は計算量が多いですが、混合ポアソン分布、混合正規分布を
上記の3パターンで解いているので解法を比較するのも楽しいです。
第5章
「興味のある箇所を自由に読んでかまいません」と書いてあり、その言葉に甘えてちゃんと読めていません。orz
