パターン認識と機械学習の勉強ノート【イントロダクション】

はじめに

ゼミで，以下の本を読むことになりました．

この『パターン認識と機械学習』という本は少し古いですが，機械学習の勉強本として超有名です．本格的に機械学習を勉強していきたいひとは，読んでおくべき一冊という感じです．

せっかくなので，この本で勉強したことを，当ブログにまとめていこうと思っています．

ちなみに，『パターン認識と機械学習』は，2020年6月現在では，英語版がインターネットに公開されています（以下のリンク）．

また，読む前に，以下のスライドを見ると面白いと思います．

面白いスライドでした．

筆者は途中でこのスライドを見つけ，参考にさせて頂きましたが，読む前に見ておくと『パターン認識と機械学習』を読むモチベーションになると思います．

この『パターン認識と機械学習』は（上下巻合わせて）800ページ近くあり，結構読むのは大変ですが，

当ブログで，もう少し簡単にまとめて行きたいと思います．

しかし，しっかり勉強したいひとは，やはり本を読むべきでしょう．

『パターン認識と機械学習』イントロダクション

この本のイントロダクションについてまとめます．

この本の概要

これは理論物理学者でもあるビショップによって書かれたパターン認識と機械学習についての本です．

パターン認識の重要性

たとえば，

このように，昔の物理学者や数学者が測定してきたデータから人の手によって規則性を見出し，現在の科学の発展につながっています．

これから，データのパターン認識は新しい原則を発見する手掛かりになることが分かります．

パターン認識分野の目的

上で述べたように，古典力学や量子力学につながるような重大な規則性は，長い時間をかけ，人の手と目によって発見されてきました．

しかしながら，人の手と目による経験的な発見は，時間や労働力のコストが高いです．

そこで，人の手ではなく，コンピュータによって機械的に規則性を見つけようと，パターン認識分野という研究分野が盛んに行われています．

パターン認識に機械学習を用いる

この本では，パターン認識の方法としての機械学習について述べています．

（この本は，パターン認識に限らず，機械学習全般についての本です）

例えば，以下のような手書きの数字が書かれた画像データを用意して，その数字を当てることを考えます．

数字を予測するとき，人の手によって数字の特徴で判断するようなルールをつくってもいいですが（丸みがあるなら３だとか，棒っぽいのは１だとか），それだとルールをかなり細かく決めなければなりませんし，精度も上がりません．

したがって，あまり細かくルールを作らなくてもいいように，機械学習を用いましょう，ということです．

機械学習関連の語句

この本を読み進めていくためにも，いくつかの基本的なキーワードを紹介します．

機械学習は，大きく分けて以下の3つ（教師あり学習，教師なし学習，強化学習）に分類されます．

それでは，次回から本章に入っていきます．

第1回は，1.1章の多項式フィッティングです．

パターン認識と機械学習の勉強ノート【1.1 多項式フィッティング】 | 理系リアルタイム

こちらの『パターン認識と機械学習』を読んで，勉強したことをまとめていきます． リンク 今回は，1章1.1の多項式フィッティングについてです． また，この記事を読む前にこちらの記事を見ておくことをおすすめします． 導入 以下の図のように，データ点（青色）が与えられたときに，その背景にある関数（緑色）を予測したいです（こ...

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