人気「本・雑誌・コミック」の売れ筋ランキング-洋書-

本書を一言で表現すれば、これ1冊でコンピュータのすべてがわかる本である。最近の自然科学や工学では、簡単な規則から予測できない現象を研究する複雑系がはやっている。本書は、そのような思想とはある意味で対立する哲学で書かれている。 いかなる大きなプログラムでも、それは人間の手によって書かれた小さなプログラムから成り立っており、それらの各部分をよく理解しておけば理解可能であるということだ。逆にいえば、部品となるプログラムを理解しさえすれば、それらを組み合わせて正しく動作する大きなプログラムを作れるわけだ。物理学でいえば素粒子論のような還元主義的な考えであり、ある意味ではオーソドックスな工学の考え方である。 本書は、MITで長い間行われている講義をもとにした教科書である。著者のジェラルド・ジェイ・サスマンは本書でも使われているSchemeの設計者（現在サン・マイクロシステムズにいるガイ・L.スティール・ジュニアと共に設計・実装を行った）であり、ハロルド・エイブルソンはLogoを使った教育的な著書でも有名な著名である。いずれも人工知能研究所に所属してる純粋のハッカーである。彼らの文書を洗練したり読みやすくするのに力を貸したのが、ジェラルド・ジェイ・サスマンの妻のジュリー・サスマンである。 本書では、プログラミング言語の制限に依存することなく、プログラミングというのはどういう行為であり、プログラムをどのように構成していけばいいかということの本質を描き出している。Scheme言語についての予備知識は必要でなく、簡単な例を実行していくことで自然に学ぶことができる。基本的な数値計算から説明が始まり、抽象化の技法と構造化プログラミング、ラムダ計算と関数型プログラミング、オブジェクト指向プログラミング、人工知能や論理プログラミングなど、およそ必要なソフトウェア工学の基本が明確に解説されており、おしまいにはCPUの設計までを扱っている。このよう内容が次のような目次立てで扱われている。 Building Abstractions with Procedures Building Abstractions with Data Modularity, Objects, and State Metalinguistic Abstraction Computing with Register Machines
本書で使われているのは、関数型言語Lispの方言であるSchemeである。Schemeは言語仕様が小さくて効率的で、インタープリターであるのでプログラムをすぐに実行できる、必要にして十分な機能を持っている理想的で洗練されたプログラミング言語だ。 Schemeは関数型言語の利点として、手続きもデータ区別せずに扱うことができる。そのため、それらを抽象的なオブジェクトとして、あるいは大きなプログラムの部品として組み合わせていくことが容易である。そのための本書のような教科書にはうってつけのプログラミング言語であるわけだ。 日本の教育は、詰め込み式で記憶力に重点が置かれているが、本書のような普遍的な考え方を学ぶチャンスが少ない。日本の情報科学系の大学や専門学校では、プログラミング言語のユーザーしか育てないようなことを行っているところも多いと聞く。ぜひ本書を基礎教育のなかで利用すべきである。本書は単なるコンピュータの教科書ではない、自然科学・工学を学ぶすべての学生が読むべき教養書といえる。 なお、翻訳は、日本のハッカーとして著名な東京大学名誉教授の和田英一によって訳されている『計算機プログラムの構造と解釈』である。（村藤一雅）

ここ10年で劇的に進んだ機械学習の実用化の裏には、基礎的なアルゴリズムやテクニックに関する数々の重要な発展がある。例えば、限られた専門家のものだったベイズ手法はいまや主流となり、確率論的技術を説明し、応用するための一般的な枠組みとして、数々のグラフィックモデルが登場している。ベイズ手法の実用可能性は、変分ベイズや期待伝播といった幅広い近似的推論の発展によりおおいに高まり、カーネルに基づく新しいモデルは、アルゴリズムと応用に大きな影響を与えている。このまったく新しいテキストは、そうした最近の発展を考察しながら、パターン認識と機械学習という分野を総合的に紹介している。本書の対象となるのは、上級の大学生、博士課程1年目の学生、研究者、実務に携わる人など。パターン認識や機械学習に関する概念の予備知識は必要ない。ただし、多変量解析や基本的な線形代数を熟知していることが求められる。また、確率に関する経験があれば理解に役立つが、確率論の基本は本書でも簡単に説明されているので、絶対に必要というわけではない。機械学習、統計、コンピュータ科学、信号処理、コンピュータビジョン、データマインニング、生物情報学などの講座のテキストとしても使える。講座を担当する指導者のために、難易度別にランク付けした400問以上の練習問題をはじめ、幅広い教材も用意されている。練習問題の解答例は、一部を本書のWebサイトから、それ以外は指導者の求めに応じて出版社から入手できる。追加教材も充実しており、読者はWebサイトで最新情報を自由に閲覧できる。近日発売の姉妹書では、パターン認識と機械学習の実用面を扱っており、主要アルゴリズムの無料ソフトウェア実行、データ例セット、デモンストレーションプログラムが盛り込まれている。クリストファー・ビショップは、マイクロソフトリサーチ・ケンブリッジのアシスタントディレクターで、エジンバラ大学でコンピュータ科学の教授も務めている。ケンブリッジのダーウィンカレッジの研究員でもあり、英国王立工学アカデミーの研究員にも先ごろ選出された。著書『Neural Networks for Pattern Recognition』はテキストとして広く採用されている。