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赤穂 昭太郎
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カ-ネル多変量解析: 非線形デ-タ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学) 単行本 – 2008/11/27

4.3 5つ星のうち4.3 25個の評価
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  1. 本の長さ
    207ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    岩波書店
  4. 発売日
    2008/11/27
  5. ISBN-10
    4000069713
  6. ISBN-13
    978-4000069717
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 岩波書店 (2008/11/27)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2008/11/27
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 207ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4000069713
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4000069717
  • カスタマーレビュー:
    4.3 5つ星のうち4.3 25個の評価

著者について

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赤穂 昭太郎

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上位レビュー、対象国： 日本

  • Amazon カスタマー
    5つ星のうち5.0 見事な第6章
    2019年3月14日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    本書は7章構成でした。
    1-4章は他の文献で、既知の内容だったため(そうだとわかった上で購入しました。)、流し読みしました。
    5章は、カーネルの設計ですが、これはカーネルを使う時のリファレンスとして役に立つと考えられます。(こういう問題が来たらこう、といった説明が主)
    6章で再生核ヒルベルト空間が登場します。私はこの6章が読みたかったために本書を購入したようなものです。本書と出会うまで、カーネルがどのようなものかについて、機械学習の理論本の中で、本書ほどしっかり記述されたものはそうありません。加えて、非常にわかりやすかったです。私の価値観ですが、この6章のためだけと思っても、本書の値段は全く惜しくありませんでした。
    最後、7章は汎化と学習の理論についてでした。汎化については丁寧でしたが、学習理論は、結果だけを載せているような部分が見受けられました。学習理論は別の本、それも学習理論についての本を参照なさるほうが勉強しやすいはずです。

    私としては、ほとんど6章だけが目当てだったので星は5つですが、全章目当てだった場合、7章の読みにくさを考慮して星は4つにします。
    17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
  • さいとお@宇都宮
    5つ星のうち4.0 カーネル法の面白さと限界がまとまっています
    2015年7月30日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    カーネル多変量解析は昨今のトレンドですが、仕掛けをわかっている人はあんまりいません。自分含め。
    カーネル法は「データに合わせて解釈を変える」手法の典型例です。
    それゆえに強力なパターン認識力を持ち、それゆえに人の認識と違うことが多々発生します。

    著者は本手法の根本となる「カーネルトリック」の仕掛けと、利用の仕方によってはこういう分析ができます、といった例を
    素人にもわかりやすく提示してくれています。（自分の場合は「求めている解法と違う」とすぐわかったのが残念な成果でしたが）
    多少線形代数の知識は必要ですが、こんなうまい逃げ方があるんだ、と驚く方も多いかもしれません。

    なお、「どんな状況でも目的変数はひとつの法則に従う」というボスの下にいる人にはおすすめしません。
    カーネル法は、「データが正、理論はそのあと」という考え方をベースにしています。
    それに対して「１年後には逆転するかもしれないデータから、たった一つの真実を見抜く方程式を見つけ出せ」というのはナンセンスでしょう。
    15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
    5つ星のうち5.0 良本だと思います
    2018年4月12日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    このシリーズは緑の統計のものもよかったですが
    この本もわかりやすくて非常に良いと思いました。
    ただ、行列系の知識はある程度必要されると思います。

    最近は深層学習の本が多く、また機械学習の本ですと多変量解析は軽めに済ますというのが多いので
    他の本と住み分けができており、感謝してます。
    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
  • mat
    5つ星のうち4.0 カーネル法について理解するために購入しました
    2015年12月28日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    機械学習でよく使われるカーネル法を理解するために購入し、役に立っています。
    同じ立場の人におすすめです。
    サポートベクターマシンや性能が良いと言われるスペクトラルクラスタリングの説明もあります
    この「確率と情報の科学」シリーズはどれも素晴らしい内容です
    5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
  • Squatter
    5つ星のうち5.0 死ぬほどわかりやすい
    2018年10月1日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    ネットでやばいと書かれていたのを見て買ってみました。少ししか読んでいませんが、驚くほどわかりやすく、視界がぱっと開く感じがしました。高校生でも理解できる気がします。おすすめです。
    5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
  • これからを生きる企業人
    5つ星のうち5.0 カーネル法の入門書
    2018年3月4日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    カーネル法について、研究者だけでなく、実務家、学生にもわかるように大変わかりやすくまとめられている。
    この本の次に福水先生の本を読むとより理解が深まります。
    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
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  • うみねこcafe
    5つ星のうち2.0 難しいです
    2020年2月9日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    他の本の参考文献などで良く見かけたのと他のレビューにやさしいとする旨があったので思い切って買いましたが、専門家向けの難しい数学的な説明がされている本で機械学習の本でカーネル法の名前を知ったぐらいで詳しいこと(主に使い方)を知りたいと思っているひとにはお薦めできません。

    またカーネル法について名前ぐらいしか分からないレベルだとカーネル法をSVMの一種だと思ってしまいがちですが、実際には自然言語の深層学習に出て来るword2vecなども(解釈によるかも知れませんが自分の理解では)カーネル法から派生した方法のはずで、SVMが中心的話題だった時代のこの本では、そういった結び付きがあることも全く理解されないと思います。

    ちなみに数式は出て来てもソースコードの類は当然一切載っていないので念のため補足します。
    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
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  • zino
    5つ星のうち4.0 面白いです。
    2015年10月5日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    カーネルトリックの説明等はオーソドックスなものですが、カーネルの設計や汎化誤差の話しなど、面白かったです。カーネル法の理論は分かりにくかったです。私の精進が足りないだけかもしれませんが。
    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
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