「パターン認識と機械学習上～ベイズ理論による統計的予測～」データ解析・機械学習の中級者以上向けの、より深く学ぶための本

C.M. ビショップ編, 「パターン認識と機械学習上～ベイズ理論による統計的予測～」, 丸善出版, 2012

丸善出版: https://www.maruzen-publishing.co.jp/item/b294524.html

Amazon: https://www.amazon.co.jp/dp/4621061224

Pattern Recognition and Machine Learning、いわゆる PRML や黄色い本と呼ばれるものです。データ解析や機械学習について、その理論的な背景から深く学ぶことができます。わたしも辞書的に用いたり何回も読み返したりすると、読むたびに新しい発見があり面白いです。

以下は、丸善出版における内容紹介の引用です。

2006年出版以来、amazon.comの人工知能部門で世界的トップセラーとなり、たちまち４刷となった英語版原著Pattern Recognition and Machine Learning、待望の日本語版。５名の監訳者のもと、選りすぐられた日本人研究者達14名によって丁寧に訳出。ベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説。

データ解析・機械学習について深く学びたい方にオススメする一方で、数式がたくさん出てきたりと難易度は他の書籍と比べて高めですのでご注意ください。初学者の方は、他の本などでデータ解析・機械学習についてある程度学んでから読むとよいかと思います。

「パターン認識と機械学習上～ベイズ理論による統計的予測～」では、データ解析・機械学習に関連する内容として、主に以下のことを学べます。

学習、過学習、次元の呪い、情報理論
いろいろな確率分布、ガウス分布 (正規分布)、カーネル密度推定法、最近傍法
線形回帰モデル、最小二乗法、バイアス-バリアンス分解、ベイズ線形回帰、予測分布、モデル選択
線形識別モデル、線形識別分析、確率的生成モデル、確率的識別モデル、ロジスティック回帰、ベイズ情報量基準 (Bayesian Information Criteria, BIC)
ニューラルネットワーク、ベイズニューラルネットワーク

こちらの本には下巻もあります。