『パターン認識と機械学習』を読み始めています 図書館情報学を学ぶ
博士課程になっていまさらという気もしますが、機械学習の教科書として名高い『パターン認識と機械学習』を読み始めています。
以前紹介した『集合知プログラミング』とは対照的に、この本は機械学習の基礎理論となるガウス統計理論と良くつかわれる確率分布の理論を丁寧に解説しつつ、SVMやニューラルネットワークなどの機械学習理論を紹介しています。カバーしている内容が広範囲に渡るため、この本で機械学習の理論の勉強をする人は多く、勉強会も数多く開かれているようです(参考:google:PRML+勉強会)。
今は隙間時間で読み進めており、3章「線形回帰分析」に行きついたところです。ただ、まだまだ細かい数式の展開を理解できていないので、いずれ勉強会に参加するなどして理解を深めたいと思っています。