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平井有三

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はじめてのパターン認識単行本（ソフトカバー） – 2012/7/31

平井有三 (著)

(66)

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パターン認識にはじめて触れる読者に向け、基礎からわかりやすく解説した入門書。

パターン認識の概念がよく理解できるとともに、 Rによる実行例など、実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています。

【目次】
第1章はじめに
1.1 パターン認識とは
1.2 特徴の型
1.3 特徴ベクトル空間と次元の呪い
章末問題

第2章識別規則と学習法の概要
2.1 識別規則と学習法の分類
2.2 汎化能力
章末問題

第3章ベイズの識別規則
3.1 ベイズの識別規則
3.2 受信者動作特性曲線
章末問題

第4章確率モデルと識別関数
4.1 観測データの線形変換
4.2 確率モデル
4.3 確率モデルパラメータの最尤推定
章末問題

第5章 k最近傍法(kNN法)
5.1 最近傍法とボロノイ境界
5.2 kNN法
5.3 kNN法とベイズ誤り率
5.4 kNN法の計算量とその低減法
章末問題

第6章線形識別関数
6.1 線形識別関数の定義
6.2 最小2乗誤差基準によるパラメータの推定
6.3 線形判別分析
6.4 ロジスティック回帰
章末問題

第7章パーセプトロン型学習規則
7.1 パーセプトロン
7.2 誤差逆伝搬法
7.3 誤差逆伝搬法の学習特性
章末問題

第8章サポートベクトルマシン
8.1 サポートベクトルマシンの導出
8.2 線形分離可能でない場合への拡張
8.3 非線形特徴写像
8.4 ν-サポートベクトルマシン
8.5 1クラスサポートベクトルマシン
章末問題

第9章部分空間法
9.1 部分空間
9.2 主成分分析
9.3 特異値分解
9.4 部分空間法
9.5 カーネル主成分分析
9.6 カーネル部分空間法
章末問題

第10章クラスタリング
10.1 類似度と非類似度
10.2 非階層型クラスタリング(K-平均法)
10.3 階層型クラスタリング(融合法)
10.4 確率モデルによるクラスタリング
章末問題

第11章識別器の組み合わせによる性能強化
11.1 ノーフリーランチ定理
11.2 決定木
11.3 バギング
11.4 アダブースト
11.5 ランダムフォレスト
章末問題

付録ベクトルと行列による微分
A.1 ベクトルによる微分
A.2 行列によるスカラー関数の微分
章末問題の解答

参考文献
索引

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本の長さ

232ページ
言語

日本語
出版社

森北出版
発売日

2012/7/31
寸法

15.2 x 0.8 x 22 cm
ISBN-10

4627849710
ISBN-13

978-4627849716

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商品の説明

著者について

筑波大教授工博

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 森北出版
発売日 ‏ : ‎ 2012/7/31
言語 ‏ : ‎ 日本語
本の長さ ‏ : ‎ 232ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4627849710
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4627849716
商品の重量 ‏ : ‎ 380 g
寸法 ‏ : ‎ 15.2 x 0.8 x 22 cm
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平井有三

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カスタマーレビュー

66グローバルレーティング

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お客様のご意見

お客様はこの本について、以下のように評価しています: 内容の理解度が高く、納得できる内容だと感じています。理論と実践のバランスが良く、機械学習の基礎を習得できる良書だと評価されています。また、統計学の知識があると読みやすいという意見もあります。一方で、わかりやすさについては意見が分かれています。多くのお客様が「確かにわかりやすく、納得できる内容」と評価しており、パターン認識の技術を学びたい人向けだと感じているようです。

お客様の投稿に基づきAIで生成されたものです。カスタマーレビューは、お客様自身による感想や意見であり、Amazon.co.jpの見解を示すものではありません

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6人のお客様が内容に言及し、6人が肯定的、0人が否定的です

お客様はこの書籍について、納得できる内容だと評価しています。浅く広く学べる本で、理論と実践のバランスが良いと感じています。また、KNNからSVMまで網羅されており、パターン認識の技術を学ぶのに適していると好評です。数式が嫌いな人でもパターン認識の技術を学びたいという人にもおすすめだと述べています。

機械学習について、一番勧められたので購入しました。確かにわかりやすく、納得できる内容でした。コードまで書いていないところが自分にはぴったり。非技術者ではないが、機械学習を学ぶ必要ができた自分には...もっと読む

...1周しただけでは何も身につかないような気がする．章末問題の難易度と問題数は適度であり，内容の理解が深まった．決して機械学習の入門書ではないと思われる．タイトルの変更をしたほうが良いのでは？一体誰向けの本？追記2020/9/25 “...もっと読む

数式が嫌い。でもパターン認識の技術を学びたい。そんな人にオススメです。大学の講義で買わされましたが、初めて買わされた教科書でまともなやつ(まとも以上に本当にいい)に出会いました。結局は機械学習やニューラルネットワークなども数学です。...もっと読む

本書を読み問題を解こうとするも解説が省略されていて、理解が進みませんでした。内容的には良さそうではありましたが、理解は進みませんでした。もっと読む

9人のお客様がわかりやすさに言及し、5人が肯定的、4人が否定的です

お客様はこの機械学習の本について、分かりやすさや理解度について意見が分かれています。確かにわかりやすく、統計学の知識があると読みやすいと評価しています。一方で、一部のお客様は解説が省略されているため理解が進まないという指摘もあります。また、ひたすら数式を追うのがしんどいという声もあります。誰向けの本ではないという意見もあります。

適宜他の書籍を参照しないと読み進められない．この本をわかりやすいと言っている人はそもそも読む必要がないくらい統計/機械学習に詳しい人か，わかった気になっているだけの人だと思う．もっと読む

広く浅く、という事なのだろうが説明が些か少ないのと、確率と統計で用いる数式などを知っておかないと、読み進めるのは難しい。機械学習の本当のさわりという事であればオライリーシリーズのディープラーニング本のような言葉と式の易しいものの方がわかりやすいと思った。もっと読む

"はじめてのパターン認識"は機械学習の自主学習本として有名であるが，実践というよりはかなり理論寄りの内容である．数式を追うのが大変だった．最低でも大学一般教養の線形代数，確率統計については基礎をおさえておかないとしんどい．1周しただけでは何も身につかないような気がする．...もっと読む

上位レビュー、対象国：日本

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あ
機械学習の基礎を習得できる良書
2024年2月24日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入

本書は筑波大学で教鞭を取られている先生が、学部生向けの講義内容を書籍化されたもの。よって、内容は学部3年生程度であり、線形代数や解析学は身に付いている前提を置いている。

全くの数学初心者はターゲット外なので注意。しかし、内容は分かりやすく本書を通して機械学習の基本を学ぶことができました。

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2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

レポート
Stinger
古典的な機械学習の理論を浅く広く学べる本。ただし読み方には注意が必要。
2022年2月23日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入
○対象読者
難しすぎるから低評価という人が多いようなので言っておきますが、本書はそもそも大学の理系学部の教科書であり、一般的な理系学生が大学1-2年で習う知識を多少なりとも知っていなくては読めません。
別に線形代数の教科書を隅々まで覚えていなくてはだめというのではなく、例えば正規直交基底という言葉を聞いたことがあり、少なくともどうやって調べればいいか（例えばどの本のどこら辺を読めばいいか）くらいはわかっている必要があります。線形代数、微積分、統計学についてそれくらいのレベルは必要です。
難しすぎると思うのなら復習してから再チャレンジしましょう。

後に詳しく述べるよう、誤りが多いのでそれを見つけて正すくらい真剣に読むと、勉強になります。一人でそこまでするのはしんどいので、仲間と一緒に輪講形式で読むとなお良いと思います。

○内容
古典的な機械学習のみを扱い、最新のディープラーニングなどは出てきません。しかし、後にディープラーニングにつながる多層パーセプトロンなどは出てきます。
様々な機械学習の手法の理論を浅く広く学べます。

○問題点
本書には重大な誤りがいくつもあります。正誤表が長いなどと言われているようですが、正誤表に載っているような誤りはほとんどが軽微なもので、ちゃんと手を動かして計算すれば気づくのでたいした問題ではありません。
本書には正誤表に載っていない誤りもたくさんありますし、その中には論理そのものがまるっきり間違いというものまで含まれています。
いくつか例を挙げます。

・第5章（kNN）で、「高次元空間では漸近仮定は成り立たない」と書いてありますが、誤りです。有限次元であれば1000次元だろうと10000次元だろうと成立します。そもそも、何次元からが高次元なのでしょう？99次元は低次元、100次元は高次元だとして、99次元までは成り立っていたものが100次元で突然成り立たなくなることはありえませんよね。
ε-N論法を使えば、（数学的に厳密な証明ではないものの/本書の証明も全部そうですが）任意の次元dで漸近仮定が成立することを証明できます。

・第7章（パーセプトロン）のパーセプトロンの収束定理で、w*は「収束したベクトル」と説明されていますが、そもそも収束するかどうかの証明なので収束したベクトルは使ってはいけません。証明問題で証明したい内容を使ってはいけないという基本中の基本を間違えています。
正しくは「任意の解ベクトルの一つ」です。線形分離可能という条件から解ベクトルが存在することはわかっているので、これは使えます。こうすることで、不等式に急にD_maxが登場する理由もわかります。マージンがD_maxとなるwは解ベクトルの一つなので、|w*|はD_maxに置き換えても成り立つわけです。

これはほんの一例で、これ以外にも重大な誤りがいくつかあります。本書に限らず、大学の教科書はしばしば間違いがあるものなので、それを見つけるつもりでじっくり読むと勉強になります。

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30人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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レポート
Amazon カスタマー
難しい
2018年11月27日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入
広く浅く、という事なのだろうが説明が些か少ないのと、確率と統計で用いる数式などを知っておかないと、読み進めるのは難しい。

機械学習の本当のさわりという事であればオライリーシリーズのディープラーニング本のような言葉と式の易しいものの方がわかりやすいと思った。

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12人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

レポート
Amazon カスタマー
素早い対応に感謝
2025年7月11日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入
予定よりも数日早く届いて、助かりました！商品の劣化も表紙カバーのみで中身は問題なく、気持ちよく使えそうです。

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役に立った

レポート
Amazon カスタマー
Rの例がよい
2016年9月24日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入
教科書として購入しました。統計学の知識があると読みやすいと思います。
読み込み頑張ります。

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3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

レポート
tkotko
一番勧められた本
2017年11月21日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入
機械学習について、
一番勧められたので購入しました。

確かにわかりやすく、納得できる内容でした。

コードまで書いていないところが自分にはぴったり。
非技術者ではないが、機械学習を学ぶ必要ができた自分には
ちょうどいい内容でした。

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4人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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レポート
Apple信者
ひたすら数式を追うのがしんどい。誰向けの本？
2020年7月22日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入
"はじめてのパターン認識"は機械学習の自主学習本として有名であるが，実践というよりはかなり理論寄りの内容である．数式を追うのが大変だった．最低でも大学一般教養の線形代数，確率統計については基礎をおさえておかないとしんどい．1周しただけでは何も身につかないような気がする．章末問題の難易度と問題数は適度であり，内容の理解が深まった．決して機械学習の入門書ではないと思われる．タイトルの変更をしたほうが良いのでは？一体誰向けの本？

追記2020/9/25
“ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門”
という本は“はじパタ”と同様に分類問題も扱っているが、“ゼロからつくる”の方が数式展開が追いやすく、numpy、pandasを用いて実践的なため、理論と実践のバランスが良い。

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7人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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レポート
KazuakiM
解説不足
2018年7月16日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入
本書を読み問題を解こうとするも解説が省略されていて、
理解が進みませんでした。
内容的には良さそうではありましたが、理解は進みませんでした。

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16人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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