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機械学習のための確率過程入門: 確率微分方程式からベイズモデル,拡散モデルまで

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staxarax
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誤植がすごくて読めたもんじゃない。 わかりやすいのか? 背景や前提知識や教えてくれる要素があればわかるかもしれないがこれ一つでわかるようになるとはちょっと思えない。 どちらかと言えば辞書や羅列側の本。 この手の本の「入門」はあてにならないのだがそれを加味しても分かりにくい。 わかりやすく言えば漢検の勉強や漢字トリビアの対策に広辞苑で行う感覚。 誤植も加味しても内容の信憑性に疑問を持ってしまう。 本当に最大限注意した?著者も内容よくわかってないのでは?
0255文字
ちゃんまお
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流し読みの部分もあるが一通り読み終わった。 確率微分方程式・Markov過程や状態空間モデルについてはざっくり理解できたものの、全体的に物足りない気がした。 記法が気になる部分もあり、きちんと理解するには別の書籍を読む必要があると思う。式変形もいろいろ書かれているものの、事実のみが示されていて詳細が不明な部分も多々あったので、結局はじめから別の本を読む方が早い気もする。タイトルに『拡散モデルまで』とあったので少し期待していたが、拡散モデルの説明はかなり少なめだったので残念。
しろっこー

機械学習のための○○, 大体残念という偏見がある

11/23 13:51
0255文字
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