機械学習教科書の新しい定番「言語処理のための機械学習入門」を入手

若干釣りっぽい感じの記事タイトルで恐縮だが、本書は本当に機械学習の新定番に成りうる書籍だと思うので、紹介しておく。
本書の最大の特徴は「実装できる機械学習」を扱っている点。実装時に詰まりそうなポイントが丁寧に扱われている。
扱っている話題もクラスタリング(教師なし学習)、分類(教師あり学習)、系列ラベリング(構造学習)と基本を抑えてあり、機械学習の入門者が最初に手に取るのに最適な構成と言える。
また機械学習の実装経験者なら思わずニヤリとする文、注釈もあり、そういった意味では初心者でなくとも機械学習の実装に関心のある全ての方におすすめしたい。

本書にはそれ以外にも魅力が多いので、できるかぎり紹介しておく。
本書の付録では数学の初歩、logsumexp、KKT条件、webのデータセットについて解説がある。実は本書の第一章は若干程度が高いので、難しいと感じたら付録の「A.1 初歩的事項」を先に読むとよいだろう。logsumexpは先日、私もblogで触れたのだが機械学習で大規模データを扱う際には必須だ。KKT条件はSVMの目的関数の導出に用いられる。データセットについては機械学習を実装する人にとっては、こうしたデータセットリストがあるのは嬉しいのではないかと思う。
また本書は章末問題に解答が付属しているという稀有な教科書。周りに詳しい人がおらず自習で機械学習を学ぶ方にとっては心強いのではないだろうか。
最後に。クラスタリングの章ではEMアルゴリズムに付いて解説がなされているが、従来のEMの解説は理論から入る方向けの説明が多く、実装をイメージしつつ理解する私のような人にはちょっと辛いものが多かったのだが本書は「実装から入るEM解説！」のようになっているのでプログラム脳な方も安心だと思う。(おまけにpLSIについても実装法が学べてしまう)
というわけで非常にオススメ。興味を持たれた方は是非とも購入を検討していただきたい。それにしてもこうした優良な教科書で勉強できる今の学生は幸せだなあ。