≪パターン認識と機械学習（上巻） ≫の評判や口コミ、噂を忖度せず徹底検証!

ベイズ理論に基づく統一的視点から、機械学習とパターン認識の理論や手法を丁寧に解説。初学者はもちろん、研究者にも役立つ充実の内容です。
英語版はAmazonの人工知能部門で世界的トップセラーを記録。監訳者5名と日本人研究者14名による緻密な訳出で、原著の魅力を余すところなく伝える日本語版です。

本書「パターン認識と機械学習上」は、ベイズ理論を核とする統一的な視点から機械学習とパターン認識を解説している名著。
ポジティブな意見としては、十分な基礎知識があれば理解しやすく、数式展開が丁寧な点が高く評価されている。
一方、やばい噂や悪い評判としては、「ベイズに特化しすぎて初心者には分かりにくい」「数学的記述が大変」という意見が挙げられている。
数学的背景のある人やベイズ理論を本格的に学びたい人には特におすすめだが、軽い実践志向の人やビジネス応用をすぐに期待する場合は学習に時間を要するかもしれない。
「パターン認識と機械学習上」は、現代の機械学習を学ぶ上での一大定番書である一方、内容の深さゆえ、じっくりと腰を据えて取り組む必要がある。

パターン認識と機械学習上について
パターン認識と機械学習上のポジティブな意見や口コミについて
パターン認識と機械学習上のやばい噂や悪い評判・口コミについて
パターン認識と機械学習上はどんな人におすすめ？
まとめ

パターン認識と機械学習上について

「パターン認識と機械学習上」は、英語版原著であるPattern Recognition and Machine Learningを元に、日本語へ丁寧に翻訳された書籍です。ベイズ統計に基づいた考え方から機械学習やパターン認識の理論を幅広い分野に適用できるような統一的視点を提示しています。
約300ページにわたり、基本的な確率論やベイズ理論、回帰・分類などの代表的な手法が扱われ、後半ではニューラルネットワークの基礎や数式的な解析も丁寧に取り上げられます。
初学者から研究者まで多くの読者層が存在しますが、本格的な数式展開や証明が多いため、大学数学レベルの予備知識が要求されるともいわれます。訳者の方々も非常に精力的に誤訳や誤植を修正されてきた歴史をもち、ネット上では補足情報や解答が公開されている点も特徴です。

パターン認識と機械学習上のポジティブな意見や口コミについて

本書に関するポジティブな意見としては、以下のようなポイントが挙げられています。

数式展開が丁寧で、手を動かして追えば理解が進む
カラー図版が必要十分なレベルで使われており、概念の可視化が分かりやすい
微分積分や線型代数など基礎数学のやり直しにも役立つ関連問題や付録がある
事例として、大学入門レベルの基礎知識でも時間をかければ読み通せたという声が多い
ベイズ理論の有用性を知ってからは、統計的機械学習の理解が深まったという意見

具体的には「分野外の人でも手を動かせば理解しやすい」「ベイズ理論で正則化の意味合いが理解できた」などがあり、応用の意欲を高める良書として奨めるユーザーも多く見られます。専門書として多少値が張るものの、それ以上の価値を感じるという声が多いのも特徴です。

パターン認識と機械学習上のやばい噂や悪い評判・口コミについて

一部の読者からは、以下のようなやばい噂や悪い評判が挙げられています。

ベイズの観点に偏りすぎており、実装志向の人には物足りない
数学的に高度すぎて初心者にはとっつきにくい
説明が理論寄りで実例が少なく、ビジネス応用など実務ですぐ役立つかは疑問
翻訳者によって訳文の質にバラつきがあると感じる人もいる
やや古くなった手法（ラプラス近似、古典的ニューラルネット解析など）が詳述されている

実際、読んだ人の中には「機械学習の入門として選んだら挫折した」「車の部品の設計図を延々と見せられているように感じる」といった感想を持つ方もいます。本書で扱われているベイズ手法や関連する分布の解説に時間をとられるため、モチベーションを見失う人もいるかもしれません。
しかし、これらの批判的な意見の多くは、本書の性格（理論中心・ベイズ統計寄り）を理解しきれないまま読み進めたことに起因する場合も少なくありません。ベイズ理論を基盤とした体系的なアプローチを意識している方には依然として高く評価されています。

パターン認識と機械学習上はどんな人におすすめ？

本書を読むにあたって、読者側の背景知識や目的に応じた向き不向きがあるようです。以下の点を目安にするとよいでしょう。

微分積分や線型代数、確率論など大学数学の基礎力を一通り理解している
機械学習の理論的バックグラウンドを深く学びたい
ベイズ的手法を含む統計モデルをしっかり習得し、数式を追う習慣を身につけたい
実用的な使い方より、研究開発や高度なモデル設計に興味がある
すでに別の入門書で機械学習の概要を知り、次のステップとして勉強したい

逆に、短期間ですぐにアルゴリズムを実装して結果を出したい、あるいはビジネスでの活用事例を中心に学びたいという人は、もう少し実践寄りの本やオンラインチュートリアルを併用するのがおすすめです。いきなり本書に飛び込むよりは、先に別の教材で基礎を押さえたほうがスムーズでしょう。

まとめ

「パターン認識と機械学習上」は、ベイズ理論を深く理解したい研究者や高度な理論を要する場面で活躍したいエンジニアにとって、欠かせない名著と言われています。一方で、それだけ内容が高度なため、実務サンプルの少なさや学習コストの高さを指摘する声もあるのが事実です。
結局のところ、この本を最大限に活用できるかどうかは、読者の目的と背景知識に左右されます。丁寧に数式を追い、ベイズ的な考え方を実践に落とし込みたい場合には最適ですが、すぐに手を動かして試したいだけの方にはハードルが高く感じられるかもしれません。
もし途中で挫折しかけても、サポート的にネット上の解説や勉強会、原著や付録の見直しなどを活用すれば、理解が深まるきっかけとなるでしょう。最終的にベイズアプローチの意義を十分に体感できれば、本書で得た理論的理解は今後の機械学習活動に大きなアドバンテージを与えてくれるはずです。

パターン認識と機械学習上