old school magic

機械学習と統計とプログラミングについてちょっとずつ勉強していきます。

【書評】続・わかりやすいパターン認識 -教師なし学習入門-

続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門―

続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門―

概要

「続・わかりやすいパターン認識 -教師なし学習入門-」の書評です。
本書は「教師なし学習」について、基礎から応用、最先端の内容までまとめた一冊です。
タイトルに「続」とあるように、「わかりやすいパターン認識」の続編という位置づけですが、前作を読んでいなくても理解できるような構成になっています。

わかりやすいパターン認識

わかりやすいパターン認識

内容

最初の3分の1が統計的な知識などの基礎的な内容です。
統計・ベイズ統計についての説明と、それらを用いたパラメータ推定について説明しています。

次の3分の1が応用的、というかメジャーな教師なし学習アルゴリズムに関する内容です。
EMアルゴリズム隠れマルコフモデルガウス混合モデル、K-Means、凸クラスタリングといった内容を扱います。
教師あり学習と教師なし学習を常に対比させながら説明が進むので、この2つがどう違うのかということをきっちり理解できると思います。

最後の3分の1が最先端の内容、ノンパラメトリックベイズに関するものです。
本書では70ページ以上使ってノンパラメトリックベイズの基礎から応用まで丁寧に説明しています。
ノンパラメトリックは初心者向けのまとまった資料がほとんどない状況だったので、非常に価値のある内容ではないかと思います。

良いところ

特に良いと思ったのは、

  • 読者が数式をしっかり追えるように細かい配慮がなされていること
  • 具体的な実験例が豊富で理解しやすいこと

の二点です。タイトルにある「わかりやすい」は、「理解しようと努力した時に手助けしてくれる」という意味だと思います。
また、説明の切り口が独特な箇所がいくつかあり、すでに知っている内容についても再発見がありました。

気になったところ

本書にもありますが、関連する内容として変分ベイズ法があります。
変分ベイズについての資料を過去にまとめたことがあるのでよろしければどうぞ。

変分ベイズについての資料まとめ(随時更新) - old school magic

感想

機械学習をある程度勉強したことのある人にオススメしたい一冊だと思います。
個人的には、

の二点が非常に収穫でした。