ベイズな予測 の商品レビュー

宮谷隆【著】,岡嶋裕史【企画協力】

2020/03/14

運命とは、マルコフ連鎖である。

メールの自動分類、携帯電話の乗り換え対策、犯罪調査、原子力潜水艦の探索、音声認識、感情認識、画像認識、

株売買への応用、教育への応用、購買販売戦略への応用、

ナイーブベイズの活用、ラプラス補正

ExcelとSQLserverデータマイニングアドインのサンプルデータでマイニングを学べる。
VISIOで可視化できる。

2018/10/23

裏返された5枚のカードくじゲーム。司会者が「この中の一枚だけが当たりです」。選ぶ人は、あなたとA君。まず、あなたが「一番右」と指定。A君は「その隣」。司会者がA君の指名したカードを裏返し「はずれです」。続けて、司会者があなたに「カードを変更してもいいですよ」という。あなたならカードを変更しますか？その理由は？　私の書評を読んでくれている人なら、この手の問題は一度経験済みなはずです。変更すると当たりの確立が上がるので、変更すべきです。詳しいことはスキップしますが、これがいわゆる「事後確立」と呼ばれる現象。発案者はベイズという数学者です。本書は、このベイズによって発案された確率論と、データマイニングを使って、予測の精度を上げる方法を解説します。Excelやvisioを使ったデータマイニングの方法もきめ細かく教えてくれます。しかし、ロジックの説明がありません。なので、なんのことやらサッパリ理解できません。ということで、まことに遺憾ながらクソ本認定いたします。

2015/09/25

ベイズを分かりやすくかいつまんだ本。
なのだが、うーんという感じであった。

恐らく初学者に向けての本なのだが、
かなりフワッとしていてまた説明不足感は否めない。

また、始めてベイズに触れる人には勘違いを引き起こしかねないようになっているように感じた。

例えば、以下がナイーブベイズの説明。
『ナイーブとは「純粋でありのまま」という意味なので、ナイーブベイズは「ベイズの定理をそのまま素直に適用したアルゴリズム」のことを指します。』

えーー、その説明はどうかなと思う。。。
(その後に、数式などを用いた説明は無し)

他にも、色々きになる部分が多かった。

ただ、イイなと思ったのはベイズの応用例が、スパム判定とか、婚活マッチングとか、音声認識、原子力潜水艦の探索など、色々具体的に説明されていたのは、応用例を掴みやすく良かったです。

2014/04/20

全く知識のない人には少し幅広過ぎ、知識のある人には専門的でなさ過ぎ、という感が否めない。
かじりたての人が、理解を試すのにちょうど良い感じ？

2013/10/12

Excel2007のデータマイニングにナイーブベイズモデルが実装されてたのはこの本で知った。
VISIO 2007の使い道もはじめて知った。

2012/04/14

IT技術者の入門教養書としては読みごたえのある豊富な内容。実用には数学書での勉強が別途必須
http://www.amazon.co.jp/review/R1UFT6WTKIT5LO/ref=cm_cr_rdp_perm

2010/11/07

なんというか、あまり内容を吟味しないで買ってしまって後悔してます。
ベイズがどのような分野に使われているか、またその分析をするためにはどうすればよいのか、という方向が主軸の話。
数式はほとんど出てきませんでした。

予備知識が0の人がどんなものかを掴むための本です。
また、使用するソフトウェアが有料なのもいただけません（試用版はあるみたいですが）

2009/10/04

ベイズというものが少しわかりました。細かくは他の本がいいと思いますが、ざっくりと読む分にはこれでOK

2009/10/07

ベイズ理論を紹介する本。2009年。事後予測を可能にするベイズ予測について解説している。著者はマイクロソフトで開発に従事している。従来の統計的な分析とはややことなり、前の事象が後の事象に影響を与えるような場合、ある程度の予測、事後に起こる事象の確率の確からしさを表すことができる。わかりづらい表現であるが、実際にメールフィルタやネット検索においても使用されているらしい。エクセルでのベイズの使用方法も紹介されており、すぐに実践に移れる点がすばらしいが、著者がマイクロソフトの人間であることから当然コマーシャルと受け止めてしまう。すこし残念なポイントである。