学部3年生の「パターン認識と機械学習」の授業および研究室の基礎勉強会で使用しています。
自然言語処理に関する内容が多いですが、必ずしも自然言語処理だけに特化した内容でもなく、初学者がつまずきやすい点を割と丁寧にフォローしていて、独習向きの本だと思います。普通は自然言語処理の研究室に配属されないと教えてくれないような(与太)話がサラッと書いてあります。
深層学習の時代でも基礎知識としてコンパクトにまとまっているので、今後とも研究室内の基礎勉強会ではこの本を使い続ける予定です。(学部3年の授業については、プログラミング演習のしやすい他の教科書にすることも検討していますが、研究室の中ではプログラミングの基礎勉強会は別に2つやっているので、この本でやる必要がないためです)
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言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ 1) 単行本 – 2010/7/1
高村 大也
(著)
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- 本の長さ211ページ
- 言語日本語
- 出版社コロナ社
- 発売日2010/7/1
- 寸法15 x 1.1 x 21 cm
- ISBN-104339027510
- ISBN-13978-4339027518
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登録情報
- 出版社 : コロナ社 (2010/7/1)
- 発売日 : 2010/7/1
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 211ページ
- ISBN-10 : 4339027510
- ISBN-13 : 978-4339027518
- 寸法 : 15 x 1.1 x 21 cm
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2018年8月19日に日本でレビュー済み
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2018年2月24日に日本でレビュー済み
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放送大学の教科書『自然言語処理』の次に読むとよいと思います。
言処理に関連するトピックが幅広く紹介されており、モデルの解説も丁寧です。
放送大学の教科書に比べると数式も多いですが、ゆっくり読んでいけばそれほど難しいものではないと気付くと思います。
この本を読めば、あとは実装しながら必要に応じて専門的な本/論文に進めばよいでしょう。
言処理に関連するトピックが幅広く紹介されており、モデルの解説も丁寧です。
放送大学の教科書に比べると数式も多いですが、ゆっくり読んでいけばそれほど難しいものではないと気付くと思います。
この本を読めば、あとは実装しながら必要に応じて専門的な本/論文に進めばよいでしょう。
2014年4月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
本書は、そこそこのレベルの数式が登場するため、数学が苦手な人には読めない本です。
数式の解説や「必要な数学的知識」という章を設けている親切さはありますが、高校レベルの微分や確率を知っている前提で書かれています。
そのため中学レベルで数学に挫折したような方には、読める本ではありません。
わたしのことですが・・・。
機械学習や統計を扱うには数学の知識が必要不可欠のようです。
数式の解説や「必要な数学的知識」という章を設けている親切さはありますが、高校レベルの微分や確率を知っている前提で書かれています。
そのため中学レベルで数学に挫折したような方には、読める本ではありません。
わたしのことですが・・・。
機械学習や統計を扱うには数学の知識が必要不可欠のようです。
2018年10月19日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習の基礎から自然言語処理まで学べます。
2020年6月30日に日本でレビュー済み
具体的な計算例が記載されているのは類書にない良いポイントですが、イメージ図の掲載が極めて少ないため、その数式が何を表しているのかが想像できません。
2018年8月27日に日本でレビュー済み
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数学がこういうところで役に立っているんだと目から鱗でした。わかりやすかったです。
2015年5月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習の入門書としましては、大変分かりやすく、様々な機械学習モデルを網羅していると思います。
それでいてページ数も(PRML等に比べれば)多くはなく、基礎事項がコンパクトに纏められています。
モデルとして挙げきれていないのは主にニューラルネットぐらいでしょうか。
また確かに、言語処理に特化した知識(N-グラムモデルや文章のベクトル表現)もありますが、これらも機械学習を学ぶ上では知っておいて損はないと思います。テキストデータは、Webから収集しやすいデータですので、応用したり実験する機会は多いです。
他の方のレビューにも見られましたが、とにかく実際の計算例が豊富に載せられていて、非常に丁寧です。
これから機械学習を学びたいと思っている方には、得られるものが多い本だと思われます。
それでいてページ数も(PRML等に比べれば)多くはなく、基礎事項がコンパクトに纏められています。
モデルとして挙げきれていないのは主にニューラルネットぐらいでしょうか。
また確かに、言語処理に特化した知識(N-グラムモデルや文章のベクトル表現)もありますが、これらも機械学習を学ぶ上では知っておいて損はないと思います。テキストデータは、Webから収集しやすいデータですので、応用したり実験する機会は多いです。
他の方のレビューにも見られましたが、とにかく実際の計算例が豊富に載せられていて、非常に丁寧です。
これから機械学習を学びたいと思っている方には、得られるものが多い本だと思われます。
2015年10月24日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習の入門に最適な1冊であると思います
個人的にもっと前に出会えればよかった、と感じています
CRFについて知りたい場合、こちらの解説がおすすめです
個人的にもっと前に出会えればよかった、と感じています
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