身内の不幸などでどたばたしてしまい、ブログの更新ができていないのです。ということで、今日もどたばたなので小ネタで軽く更新しておきます。
情報検索の教科書で有名なIntroduction to Information Retrieval(略してIIR)は、
情報検索の基礎から、有名な機械学習のアルゴリズムまで幅広く解説されてあり、いろいろ忘れるたびにお世話になっています。どうお世話になっているかというと、これは結構有名な話なのですが、上記の本が実はPDFで公開されているんですね。すてき。
http://www-csli.stanford.edu/~hinrich/information-retrieval-book.html
これは、本当によく使う手法がわかりやすく書かれているのでおすすめです。
で、今回紹介したいのは、これまた機械学習の教科書として有名な本で、Introduction to Machine Learningという本があるんですね。
まだ、すべては読破はしていないんですが、僕がいた研究室にもあって時々ちらちら読んでいたんです。これは、タイトルの通り機械学習の教科書なので、IIRのようにさくっと情報検索に使えるといったようには解説されていません。しかし、機械学習をちゃんと勉強するには網羅的に説明されているので、個人的はとても良い本だと思っています。
で、実はこれも授業用のスライドがPDF形式とPPT形式で公開されているんですね！
http://www.cmpe.boun.edu.tr/~ethem/i2ml/
上記のリンクの先のページの一番下の方に、
Lecture Slides: The following lecture slides (pdf and ppt) are made available for instructors using the book.
* Chapter 1. Introduction (ppt)
* Chapter 2. Supervised Learning (ppt)
* Chapter 3. Bayesian Decision Theory (ppt)
* Chapter 4. Parametric Methods (ppt)
* Chapter 5. Multivariate Methods (ppt)
* Chapter 6. Dimensionality Reduction (ppt)
* Chapter 7. Clustering (ppt)
* Chapter 8. Nonparametric Methods (ppt)
* Chapter 9. Decision Trees (ppt)
* Chapter 10. Linear Discrimination (ppt)
* Chapter 11. Multilayer Perceptrons (ppt)
* Chapter 12. Local Models (ppt)
* Chapter 13. Hidden Markov Models (ppt)
* Chapter 14. Assessing and Comparing Classification Algorithms (ppt)
* Chapter 15. Combining Multiple Learners (ppt)
* Chapter 16. Reinforcement Learning (ppt)
というところがあるので、ちょろっとみてください。数式ばっかりで難しそうですね！でも、すでに理解されている方だったら忘れたときとかに参照するにはとても良いと思います。また、勉強会で説明しないといけない時とかに参考すると良いと思います。
また、上記のページにはこの本を教科書として機械学習のレクチャーをしている、世界中の大学のページにもリンクされていて、そこにも各々のレクチャー用のスライドがあったりして、いろんな角度からみれておもしろいです。この際に私ももう一度この教科書
を読み直してみようと思います。
amazonでIntroduction Machine Learningを探していたら、なんと2010年にセカンドエディションが出るんですね！要チェックですね！
http://www.amazon.co.jp/Introduction-Machine-Learning-Adaptive-Computation/dp/026201243X/ref=sr_1_1?ie=UTF8&s=english-books&qid=1252901537&sr=1-1