理論的な背景についてちと知りたくなったので読んでいます。ついて説明している書籍は本書くらいしかないので,興味がある向きはおそらく既に読んでると思うんですが。理論と実装について初歩から説明している書籍です。やさしいところから説明しているところもあって,数学的な表現にも割と抵抗なく触れられると思う。線形代数と簡単な関数解析の知識は必要なんだけれども。そのものについて知りたい向きにとってはちと物足りない......というか,アイデアの脈絡が分からないと思うんですね。そのものは事後確率を示さないことから,ベイズ理論によるパターン認識の説明からすると,少し外れるからかもしれないんですけれど,ともかくそんな感じ。本書はというと,小難しい数式をいったい何の役に立てようとしているのか,目的を明示している点で分かりやすい。「ほほう」と思ったところを,少し長いけれども引用します。pp38-39.個人的に,この一節はとてもよかった。いうのも,この一節によって何をしたいのかが明らかになったから。space)に対する陰写像(と,そのためのカーネル関数構築)といった話が出てくるんですけれど,そもそも「なぜ特徴ベクトルを(陰に)特徴空間に変換する必要があるのか」という点については,既知として扱われているところがあったりします。こゆ一節があるだけでも,格段に証明とその後の展開が分かりやすくなります。話が素朴な線形識別器の脈絡から連続した形で説明されている点もいい。こゆのは,説明する人の腕が暗に分かったりします。レビューについて少しレビューしておくと,1つ星をつけている人のレビューについては,その人の他書に対するレビューも読んだ方がいいと思います。類書に対するレビューがない(あるいは少ない)ことから,およそかじる程度の知識しか求めていないのではないか,と。このサイトでは何度も書いているけれども,経験的に「訳が悪い」といった評価をする向きは,自分の日本語読解力に対して疑いを持つべき人が多いと思うし,背景に対する理解も希薄なことが多いと思っています。本当に訳が悪いこともあるんですけどね。あたしゃ割と原書とともに邦訳書を読むことが多いけれども,そゆ例は非常に稀です。少なくとも,こういう評価をする場合は,具体的にどの部分がどのようにいけないのか指摘する必要があると思います。その成果が掲載されています。した成果を理解する入り口という意味でも,本書の内容は理解しておく必要があるんじゃないかと思います。