必要な事前知識† 微積分：多変量の微分や積分は必要です．ラグランジュの未定乗数法や簡単な変分も必要ですがこれらは付録に簡単な解説があります．複素数の微積分については不要です． 線形代数：3×3以上の固有値・逆行列，行列に対する微積分は必要ですが，これらについては付録に簡単にまとめられています．\(l^2\)空間やヒルベルト空間，複素数については不要です． 確率：基礎については1章で述べられていますが，確率の扱いや考えに慣れていると便利です．確率測度など公理にまで踏み込んだ知識や，統計の検定などの知識は不要です． ↑ 本書に関連する分野† 以下の分野でデータからの予測や分析が必要とされる分野 対象分野：本書と直接的な関連がある分野には次のようなものがあります． 機械学習，パターン認識，統計，データマイニング 応用分野：機械学習，パターン認識，統計的予測技術が応用されている分野には次のようなも
機械学習の定番教科書の1つと言われ、各地で読書会が開かれる「パターン認識と機械学習」(PRML)。読み解くにはある程度の解析と線形代数の知識が必要なため、数学が苦手な学生さんや××年ぶりに数式を目にしたというエンジニアたちを次々と「式変形できない……」という奈落に叩き込んでいるという。 サイボウズ・ラボの社内 PRML 読書会でもその現象が発生。見かねた同僚の光成さんが PRML で使われている数学の解説だけではなく、PRML の中で省略されている式変形の過程も含めて書き下したメモ（社内通称：アンチョコ）が暗黒通信団から「機械学習とパターン認識の学習」という同人誌として出版され、全国のジュンク堂で購入可能となるとちょっとしたムーブメントががが。 現在はアマゾンでも購入可能となっているが、もともとのアンチョコも PDF で無料公開(CC-BY ライセンス)されているので、紙の本でないと勉強す
250. Reference "Pattern Recognition and Machine Learning" Christopher M. Bishop Springer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing edition (October 1, 2007) "Truth and Probability" Frank Plumpton Ramsey (1926) "The physical basis of IMRT and inverse planning" S Webb British Journal of Radiology (2003) 76, 678-689 251. Wikipedia 渡辺慧 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%A1%E8%BE%BA%E6%85 %A7 『No Free Lunch T
2010年～2011年に社内で開催した機械学習勉強会の『パターン認識と機械学習』読書会で、光成さんが素晴らしいアンチョコを作ってくれました。PDFファイルは既にgithub 上で公開されていますが、このまま埋もれさせておくのはもったいないということで、暗黒通信団の同人誌として正式に出版されることが決まりました。 ※ 表紙のデザインは今後変更される可能性があります。 目次は以下の通りです。 第 1 章 「序論」のための確率用語 1.1 確率変数は変数なのか.............................. 7 1.1.1 確率空間(Ω, F, P)............................. 7 1.1.2 σ 加法族..................................... 8 1.1.3 確率変数X..........
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