概要

古典的パターン認識手法を理論と実装の両輪で習得する

想定読者

機械学習・データサイエンスをこれから学ぶ理工系学生、または実務でML手法の原理を体系的に押さえたいデータ分析者

こんな人には向いていない

• PythonやScikit-learnで即座に実装を進めたいエンジニア（コード例はRのみのため、Pythonでの再現は自分で対応付けが必要）
• ディープラーニングを軸に学習を進めたい人（ニューラルネットはパーセプトロン止まりで、CNN/RNNなど現代的手法は対象外）
• 厳密な数学的証明や研究レベルの理論的深さを求める読者（入門書として証明の詳細よりも概念習得を優先した構成のため）

この本で身につくこと

• ベイズの識別規則を用いた確率的分類の原理を説明し、事後確率に基づく判断ができる
• kNN法・線形識別関数・SVMの仕組みと使い分けを理解し、タスクに応じた手法選択ができる
• パーセプトロン型学習規則によるニューラルネットワークの基礎構造を把握できる
• クラスタリング（教師なし学習）の主要手法の考え方を実データに適用できる
• 部分空間法による次元削減の概念を理解し、高次元データの処理に応用できる
• 識別器のアンサンブル（組み合わせ）による性能強化の仕組みを説明できる

ハイライト(外部からの言及)

パターン認識の概念がよく理解できるとともに，Rによる実行例など，実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています． — 出典

理論理解と実装応用の両立を明示する本書の核心的な設計方針

大学初年度の線形代数、微分積分、確率統計ならギリギリなんとかなる。Python機械学習プログラミングやはじめてのパターン認識を見て数式でつまづくことはほとんどない。 — 出典

30代キャリアチェンジャーの実体験として、学部1年次レベルの数学があれば数式で詰まらないと証言。「どの程度の数学背景で読めるか」という読者の判断軸に直接応える

はじめてのパターン認識→言語処理のための機械学習入門の順で読んだのですが、言語処理の本の方がわかりやすく逆の方が良かったなぁと思います。 — 出典

実際に読み進めた転身者の正直な体験談で、他書との組み合わせ順や本書の難易度感の実態を示す。既存の「理論と実装の両立」とは異なる、読み進め方の角度を補完する

章立て

第1章 はじめに

パターン認識の歴史と本書の立場。後続章の理論的基盤を設定

第2章 識別規則と学習法の概要

識別関数 / クラス事後確率 / 訓練データの汎化を整理する基礎章

第3章 ベイズの識別規則

本書のすべての識別法の理論的基礎。ベイズ最適識別境界の理解の起点

第4章 確率モデルと識別関数

正規分布を仮定した識別関数の導出。線形・二次判別分析の数学的背景

第5章 k最近傍法（kNN法）

ノンパラメトリック識別の最初の例。次元の呪いの直感を養う章

第6章 線形識別関数

最小二乗法・フィッシャーの線形判別。後続のパーセプトロン・SVM の前提

第7章 パーセプトロン型学習規則

誤り訂正学習。ニューラルネットワークの源流

第8章 サポートベクトルマシン

マージン最大化とカーネル法。本書の中核と言える理論章

第9章 部分空間法

PCA / Fisher 部分空間。日本独自に発展したパターン認識手法も収録

第10章 クラスタリング

k-means / 階層クラスタリング / 混合ガウスモデル

第11章 識別器の組み合わせによる性能強化

Bagging / Boosting / Random Forest。アンサンブル学習の到達点

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学習のヒント

• 第3章（ベイズの識別規則）と第4章（確率モデル）は内容が密接につながっている。第2章の概要を掴んだらすぐに3・4章をセットで読み進めると、全体の識別理論の軸が早く固まる
• 数式が追えなくなった場合は、まずRの実行例コードを動かして出力を確認し、直感を掴んでから理論に戻る往復読みが有効
• 第8章（SVM）は本書中で数学的密度が最も高い。初読で詰まった場合は第6章（線形識別関数）の決定境界の概念を再確認してから再挑戦するとスムーズに進める
• 第11章（識別器の組み合わせ）は現代の勾配ブースティング（XGBoost等）の概念的原点にあたる。最後の章だが、アンサンブル学習の原理を先に把握したい場合は早めに参照してもよい

前提知識

• 線形代数の基礎（行列・ベクトルの演算、固有値分解の概念）
• 確率・統計の基礎（条件付き確率、正規分布、最尤推定の考え方）
• R または Python の基本的なコード読解力（実行例を自分で動かす場合はR環境が必要）

次に読む本

パターン認識と機械学習（上）

本書が確率的識別の直感的理解にとどめる箇所（混合ガウス・カーネル法・変分推論）をベイズ確率論の枠組みで体系的に展開する。本書でパターン認識の骨格を把握してから進むと、PRMLの証明密度の差に自然に対応できる

Pythonではじめる機械学習

はじめてのパターン認識がRコードと理論説明を主体とするのに対し、こちらはscikit-learnによるPython実装と実験検証に比重を置く。本書でSVM・kNNの原理を習得した後、Pythonコードで動作確認する往復学習が理解の定着を加速する

深層学習

本書の第7章（パーセプトロン型学習規則）はニューラルネットワークの出発点にとどまるが、深層学習はバックプロパゲーション・CNN・RNN等の現代的アーキテクチャへ展開する。本書でパーセプトロンの誤り訂正の仕組みを把握してから読むと、誤差逆伝播法との接続が明確になる