* Pattern Recognition and Machine Learning [#r4a4ed14]
//1行目はタイトルとして目次ページに表示されます

#amazon(0387310738)
 @Book{eb,
  author =    "Christopher M. Bishop",
  title =        "Pattern Recognition and Machine Learning",
  publisher =    "Springer",
  year =         2006
 }
#amazon(,clear)

[[&color(red){本書の日本語版「パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測」サポートページはこちらです};>PRML]]

*キーワード [#ea25c053]

//ここにはキーワードを列挙してください.
最尤推定, 最小2乗法, バイアス-バリアンス, [[識別]], ロジスティック回帰, ニューラルネット, カーネル, [[SVM]], グラフィカルモデル, ベイジアンネット, EMアルゴリズム, [[MCMC]],変分ベイズ, 主成分分析, Markovモデル, アンサンブル学習,決定木

*メモ [#z9c59d22]

//内容とかを簡単に書いてください

-前の著書 [[Book/Neural Networks for Pattern Recognition]] 同様に,よく整理されています.
-機械学習を学ぶに当たって必要な項目がバランス良く取り上げられています.
-機械学習の定番教科書といえると思います.でも1年間の講義でやるとかなりヘビーかも.
-随所にある,歴史上の数学者のプロファイルも面白い.
-演習問題も豊富

[[Book/The Elements of Statistical Learning]] (EoSL)と比べて
- 自分の研究に走っているのは12章くらいで,EoSLより,より客観的な構成だと思う.
- EoSLでも教師なし学習である相関ルールやクラスタリングへの記述は少ないが,この本にはほとんどない.これらについては [[Book/Data Mining - Concepts and Techniques]] がいいと思う.
- Newton法関連,変分ベイズ,グラフィカルモデル(ベイジアンネット)とかの説明が詳しくなっている.

> -- しましま

*リンク集 [#p6323dd0]

//サポートページなど関連リンクを書いてください.
-[[サポートページ>http://research.microsoft.com/~cmbishop/PRML/]]:8章「グラフィカルモデル」と目次などが公開されている.
-[[日本語版サポートページ>PRML]]
-[[GoogleScholarAll:Pattern Recognition and Machine Learning]]
-Amazon.co.jpへのリンク:&amazon(0387310738);

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