説明
クリストファー・ビショップ著、シュプリンガー社刊の「パターン認識と機械学習」は、パターン認識と機械学習の原則を深く理解したい方にとって、主要な教科書となっています。本書は、学部上級生、博士課程の学生、そしてこの分野の経験豊富な研究者や実務家を対象に、綿密に設計されています。本書の大きな強みは、パターン認識や機械学習の概念に関する事前の知識を一切必要としないことで、幅広い読者層にアクセスしやすいものとなっています。
本書は、確率的グラフィカルモデルや決定論的推論手法を含む、最近の進歩を包括的にカバーした最初の機械学習教科書として際立っています。現代的なベイズ的視点に重点を置き、堅牢な理論的基盤を提供しています。本書の適用範囲は、機械学習、統計学、コンピュータサイエンス、信号処理、コンピュータビジョン、データマイニング、バイオインフォマティクスなどのコースに適しており、学術分野や専門分野に広く及んでいます。
ハードカバー版は738ページで、フルカラー印刷されており、学習を強化するための431の段階的な演習が付属しています。これらの演習の包括的な解答と、コースインストラクター向けの広範なサポート資料は、クリストファー・ビショップの専用ページで入手可能です。さらに、本書全体がPDFとしてダウンロード可能になり、学生や専門家にとって便利なデジタルリソースとなっています。このリソースは、急速に進化するパターン認識と機械学習の分野で専門知識を深めたいと考えているすべての人にとって、非常に価値のあるものです。
書籍情報
パターン認識と機械学習の包括的な解説
現代的なベイズ的視点を強調
確率的グラフィカルモデルを含む
決定論的推論手法を網羅
学部上級生および博士課程の学生に適している
研究者および実務家を対象
対象分野の事前知識を必要としない
フルカラーハードカバー版
431の段階的な演習を収録
解答とインストラクターサポートが利用可能
PDFでダウンロード可能
この本の対象読者
- 学術研究
- 研究基盤
- 専門能力開発
- コンピュータビジョン
- データマイニング
- バイオインフォマティクス
- 信号処理
