輪講「パターン認識と機械学習」始まる

2009年04月27日

C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習」で輪講を始めた。

おそらく全国でこのテキストを使って輪講を始めた研究室が山ほどあるのではないかと思う。日本語版の上巻が一昨年の十二月、下巻が去年の七月に出版されたのだ。

大変良い本である。ニューラルネットワークやSVM、EMアルゴリズムやHMMといった機械学習でよく使われる手法が確率論の枠組みから統一的に論じられている。

だがそれだけではない。2章「確率分布」はベイズ統計の基礎、3章「線形回帰モデル」はその基本的な応用を述べたものとして、とても良い教科書になっていると思う。

ベイズ統計に関する本というと、繁桝算男「ベイズ統計入門」や渡部洋「ベイズ統計学入門」などが有名なのではないか。

「ベイズ統計入門」は良い入門書だと思うのだが、演習問題がない。「ベイズ統計学入門」は分かりやすいと評判のようだが、紙数の関係か所々証明が省略されている所があり、気になる。

というわけでこの「パターン認識と機械学習」の第2章を使ってベイズ統計を学ぶというのはおおいにありだと思うのだ。

さらにその土台の上に、これまで発見的に作られてきたパターン認識の手法が整然とした体系に統一されていく様は感動的でさえある。

個人的に、8章でのグラフィカルモデルの丁寧な説明とそれ以外の章での積極的な活用が興味深かった。

また、著者のビショップがもともと物理学を研究していたためか、物理との関連も重視した書き方になっている所が良い。統計力学と機械学習は本当にひとつのものであるということが分かる。

パターン認識や機械学習に興味のある人のみならず、統計学を使うことがある人に広く読んでもらいたいと思う。

Posted by taro at 2009年04月27日 20:41