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紙の本
パターン認識と機械学習 ベイズ理論による統計的予測 上
著者 C.M.ビショップ (著),元田 浩 (監訳),栗田 多喜夫 (監訳),樋口 知之 (監訳),松本 裕治 (監訳),村田 昇 (監訳),シュプリンガー・ジャパン株式会社 (編集)
パターン認識と機械学習 ベイズ理論による統計的予測 上
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- 税込価格:15,730円(143pt)
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ゼロから作るDeep Learningと併行して読みましたが、こちらは機械学習の背景となる統計の解説でしょうか。
2024/03/23 16:48
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投稿者:K - この投稿者のレビュー一覧を見る
ゼロから作るDeep Learningと併行して読みましたが、こちらは機械学習の背景となる統計の解説でしょうか。多変数のガウス分布に関する計算が多く登場してきます。計算自体はそれほど難しくないのですが、事前分布、事後分布、周辺化という概念には最後まで慣れることができませんでした。特に、事前分布や事後分布の中のパラメータを恣意的に決めているように思えて、なかなか理解不能です。いったいどういう基準でパラメータを決めているのでしょうか?あと訳文が悪いのか、原文が悪いのか、どちらが悪いのかわかりませんが、とにかく解説が非常にわかりにくいように思います。