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*書籍 [#bf0e7c1a]
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機械学習や統計関係の書籍をみなさんに紹介しましょう.

-機械学習全般の教科書については [[機械学習#TextBook]] も参考にして下さい.
-論文の紹介は「[[論文>Paper]]」 にあります.
-機械学習・[[統計]]・データマイニングの書籍・論文の英語表現は「[[English]]」にあります.
- Christopher M. Bishop著“Pattern Recognition and Machine Learning”の日本語版~
[[「パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測」サポートページ>PRML]]
- [[赤穂 昭太郎著 「カーネル多変量解析」のサポートページ>K-NEL]]

**リンク [#q002fbed]

-[[BayesFun>BayesFun:FrontPage]] の書評
([[BayesFun:BookReview/和書]], [[BayesFun:BookReview/洋書]])
-[[Top Mentioned AI & Machine Learning Books on Stack Overflow / Exchange>http://www.aimlbooks.com/]]
-無料で読める書籍のアーカイブ
--[[統計科学のための電子図書システム>http://ebsa.ism.ac.jp/]]
--[[XploRe e-books>http://www.xplore-stat.de/ebooks/ebooks.html]]:統計関係の書籍のアーカイブ
--[[Gutenberg Project>http://www.gutenberg.org/ebooks/37134]] 無料で読める本のアーカイブ

無料で配布されている本

-[[Algorithmic Game Theory>http://www.cambridge.org/journals/nisan/downloads/nisan_non-printable.pdf]] N.Nisan, T.Roughgarden, É.Tardos, and V.V.Vazirani
-[[Bayesian Reasoning and Machine Learning>http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/d.barber/brml/]] David Barber
-[[Clever Algorithms: Nature-Inspired Programming Recipes>http://www.cleveralgorithms.com/]] Jason Brownlee
-[[Computer Vision: Algorithms and Applications>http://szeliski.org/Book/]] Richard Szeliski
-[[Convergence of Stochastic Processes>http://www.stat.yale.edu/~pollard/Books/1984book/]] D.Pollard
-[[Convex Optimization>http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/]] Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe
-[[Difference Equations to Differential Equations>http://math.furman.edu/~dcs/book/]] Dan Sloughter
-[[Entropy and Information Theory>http://www-ee.stanford.edu/~gray/it.html]] R.M.Gray
-[[Foundations of Data Science>https://www.cs.cornell.edu/jeh/book.pdf]] Avrim Blum, John Hopcroft, and Ravindran Kannan
-[[Foundations of the Theory of Probability>http://www.mathematik.com/Kolmogorov/]] A.N.Kolmogorov
-[[Global Optimization Algorithms - Theory and Application>http://www.it-weise.de/projects/]] Thomas Weise
-[[Inductive Logic Programming -- Techniques and Applications>http://www-ai.ijs.si/SasoDzeroski/ILPBook/]] N.Lavrac & S.Dzeroski
-[[Information Retrieval>http://www.dcs.gla.ac.uk/Keith/Preface.html]] C.J.van Rijsbeergen
-[[Introduction to Machine Learning>http://ai.stanford.edu/~nilsson/mlbook.html]] N.J.Nilsson
-[[Machine Learning, Neural and Statistical Classification>http://www.amsta.leeds.ac.uk/~charles/statlog/]] D.Michie, D.J.Spiegelhalter, C.C.Taylor
ー [[Machine Learning Yearning>http://www.mlyearning.org/]] Andrew Ng
-[[Markov Random Field Modeling in Computer Vision>http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/mrf_book/book.html]] Stan Z. Li
-[[Mining of Massive Datasets>http://www.mmds.org/]] Jure Leskovec, Anand Rajaraman, and Jeffrey D. Ullman
-[[Model-Based Machine Learning>http://www.mbmlbook.com/]]:Bishop による例に基づく機械学習の入門書
-[[Natural Image Statistics --- A probabilistic approach to early computational vision>http://www.naturalimagestatistics.net/]] A.Hyvärinen et al.
-[[Neural Networks - A Systematic Introduction">http://page.mi.fu-berlin.de/rojas/neural/]] Raul Rojas
-[[Reinforcement Learning: An Introduction>http://www.cs.ualberta.ca/%7Esutton/book/ebook/the-book.html]] R.S.Sutton and A.G.Barto :強化学習の定番教科書
-[[The Society of Mind>http://aurellem.org/society-of-mind/]] M. Minsky:AIの著名な本
-[[Social Media Mining: An Introduction>http://dmml.asu.edu/smm/]] Zafarani, Ali Abbasi, and Liu
-[[Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms>http://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/]] Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David
-[[日本統計学会創立75周年記念出版『21世紀の統計科学』(全3巻) 増補HP版>http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/atstat/jss75shunen/]]


**書評一覧 [#h4643006]

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