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ここ１０年ほど、

統計的学習理論の分野では
Lasso推定などの正則化推定が非常に流行しています。


これは
近年の計算機技術の発展に伴う
新しいタイプのデータ解析の際に
非常に重要となるものであり、

私も勉強・研究しています。


この本の著者３人、

Hastie, Tibshirani, Friedman
はこの分野のフロンティアであり、


本の内容としても
統計的学習理論の内容を広くカバーしたものとなっており、

非常に有益な本です。


まぁ
確かに広範囲をカバーしているために
一つひとつのトピックは浅くなってしまってますが、


そもそも
この分野全体をカバーした上で
詳しい理論展開を載せるなんて
明らかに不可能。


それに
この本が読める人は
原著論文も読める人のハズ。


そして
深い理論が知りたいのであれば
論文を読むに越したことはありません。


というわけで
この本の使い方としましては
「トピックと概要を抑える」
というのをオススメします。


そして
もしこの本に興味を持たれた方は
この本を基に
原著論文を読まれることを期待します。