Amazon | Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series) | Murphy, Kevin P.

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A comprehensive introduction to machine learning that uses probabilistic models and inference as a unifying approach.

Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach.

The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package—PMTK (probabilistic modeling toolkit)—that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students.

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本の長さ

1104ページ
言語

英語
出版社

The MIT Press
発売日

2012/8/24
対象読者年齢

18 歳以上
寸法

21.11 x 4.09 x 23.65 cm
ISBN-10

0262018020
ISBN-13

978-0262018029
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Probabilistic Machine Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Kevin P. Murphy

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Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
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レビュー

This comprehensive book should be of great interest to learners and practitioners in the field of machine learning.—British Computer Society—

著者について

Kevin P. Murphy is a Senior Staff Research Scientist at Google Research.

登録情報

出版社 ‏ : ‎ The MIT Press (2012/8/24)
発売日 ‏ : ‎ 2012/8/24
言語 ‏ : ‎ 英語
ハードカバー ‏ : ‎ 1104ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 0262018020
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-0262018029
対象読者年齢 ‏ : ‎ 18 歳以上
寸法 ‏ : ‎ 21.11 x 4.09 x 23.65 cm

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Kevin P. Murphy

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アマゾンファン
専門家は必要
2015年10月27日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機会学習大全。数式が多いが、この関連で専門家なら持っておきたい。ただ専門家以外は必要ないと思う。

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7人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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mabo
天才が書いた本？
2014年2月27日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
大学院の教科書として使っているが、よくこれだけのロジックを１冊に纏めたと感嘆する。
ビショップのPRMLも衝撃を受けたがこの本はかなり発展的な内容になっている。
この分野の進展には目を見張るものがあり、データ解析の世界的な水準を知るには
適切な書と思う。

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15人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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加納裕
素晴らしい機械学習網羅本！
2015年6月22日に日本でレビュー済み
BishopのPRMLを読んで、わかったところはわかった、わからないところはわからない、と学習曲線が飽和したので、心機一転、本書にチャレンジすることにしました。まだ読み始めたばかりですが、PRMLよりもわかりやすい記述です。PRMLでは、「読み解かなければならない」、暗号のようなところが多かったのですが、本書はそのようなスタイルではありません。誤植の多さの問題が指摘されていますが、私のものは4th printing（August 2013）で、'fixed many typos'となっています。PRMLはかなり意識されていて、図などはかなり引用されています。

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Amazonのお客様
機械学習の百科事典
2014年7月29日に日本でレビュー済み
機械学習の百科事典です。強化学習以外を網羅しています。
百科事典なので、忘れたところがあったときに調べたり、全ジャンルを一気に知りたい人などに便利です。

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9人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Amazon Customer
いいおとも
2013年10月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
最新の話題が豊富でなんと１０００p超のボリュームで少々読み応えがあります。
しかし、あまり丁寧な解説はなく初めて読むには向いていません
レファレンス本として使うのぶんにはいいと思います。
手元においておき、必要なときにおもいだすためにつかいたいです。
あと、誤植もけっこうあります。

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8人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Giancarlo V.
ottimo!
2022年2月9日にイタリアでレビュー済み
Amazonで購入
ottimo!

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e
Great book
2018年6月5日にアメリカ合衆国でレビュー済み
Amazonで購入
I love this book. It's cutting-edge and comprehensive as nothing else on the market and has the right mathematical level (for me, at any rate; I find this to be about right, and Hastie et al to be a bit hard). It makes a great desk reference for day-to-day work.

Speaking of comprehensiveness, did you want to know about a symmetric version of KL divergence? It's there in 2.8.2. How about dynamic latent dirichlet allocation? See 27.4.2. Examples from cognitive science? See his refs to Tenenbaum and Xu's work. How about a reference to the fact that consistent preferences allow one to represent them as utilities? See 5.7.3.2. The discussion on utilities is brief, but I appreciate this sort of connection-making between disciplines (ML and micro-economics, in this case), even if cursory. Please note: I don't mean to suggest that his comprehensiveness is merely a question of making short references, rather that over and above all the deep & detailed material he presents he still finds the time/space to add these little cross-connections that, to me, make the book a lot more valuable.

Minor complaints: I wonder why he didn't give much attention to newer neural network architectures (e.g. lstm). It also seems a bit weird that he seems to think of Bayesianism as the "one true way", and I say this as someone who loves the Bayesian philosophy. These are minor quibbles.

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Sooa
Its not a book you want to read from front to back but a great reference. I use it with other books
2017年6月29日にカナダでレビュー済み
Amazonで購入
Bible of Machine learning .

Its not a book you want to read from front to back but a great reference. I use it with other books.

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Edward De Brouwer
Great Reference Book
2017年10月13日にフランスでレビュー済み
Amazonで購入
MLAPP is a good reference book for machine learning for whom want to have mathematical basis for the derivation of state of the art ml methods.

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Rusty
Very detailled and math intense
2017年8月21日にドイツでレビュー済み
Amazonで購入
This is in my eyes a very solid machine learning book. Due to the publication date it is more up to date than TESL by Trevor, Hastie et.al. However, this book is probably not very appealing for a beginner in the field, due to the math heavy descriptions. If you are more than just practitioner in the field and you are looking for a comprehensive compendium of classical machine learning techniques this might be for you. Note that the current hype topic deep learning is only covered briefly as a curious outlook in one of the later chapters.

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