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本日の Amazon お買い物 - アセンブラ画像処理プログラミング,パターン認識と機械学習 上

2008年04月13日

高い買い物をしちゃったので紹介。今月はもう大きな本買えないな。

アセンブラ画像処理プログラミング―SIMDによる処理の高速化
北山 洋幸 中田 潤也
カットシステム
売り上げランキング: 160729
おすすめ度の平均: 4.0
4 画像処理をMMXで高速化したい方に最適

まずは,アセンブリの画像処理本です。SIMD 命令(MMX 命令とか SSE 命令)を使って,速くて効率のいい画像処理をしましょう,といった本。もっとも,本書で SIMD 命令を扱っているのは,全650ページ中,481ページからなので,どちらかというと C/C++ で画像を扱う人向けの,アセンブリプログラミング入門といった意味合いが強い気がします。

それじゃ,アセンブリの書き方について説明はあるのかというと,それもありません。そゆのはもう知っているものとして扱われているようです。C/C++ からインラインアセンブラを使っていて,いきなりプログラムの説明(言語自体の説明ではない)に入るので,アセンブリをを知っていないとキツイかもしれません(てか,キツイ)。

「はじめに」によると,本書の出版にはいろいろな経緯があったようで,当初はアセンブリの書き方も説明したかなりの大著になる予定だったんだそうです。それが紙面の都合や出版の都合で,切り詰められたんだそうな。というわけで,アセンブリの書き方になじみのない場合は,他書で補う必要があります。

ともあれ,本書は画像処理のテクニックが盛りたくさんの良書だと思います(全部読んでないんですが)。SIMD を使わない向きでも,参考になること請け合い。

続きまして。

パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測
C. M. ビショップ
シュプリンガー・ジャパン株式会社
売り上げランキング: 9271
おすすめ度の平均: 5.0
5 機械学習の新・定番教科書,待望の邦訳!

本書は機械学習の基礎を説明した本。ベイズ理論とかニューラルネットワークとかの話です。なんだか難しげな本ばっか買うことになっちまった。

あたしゃ確率・統計(←旧課程)をまともに教えてもらった覚えがないもんで,この手の分野はかなり苦手だったりします。一応独習もしてみたんですけどね。どうにも苦手感が払拭できない。その一方で,この歳になって高校の参考書を買うのもアレだったりするわけで,それなら本書でもって確率・統計に手を出してみようかなぁ……とか思ったわけです。

本書はパターン認識の本ということで,確率論が必須なわけですけれど,幸い序論では確率論がとても丁寧に解説されています(しかも多色刷り)。確率の勉強といった意味では,ちょっと偏るかもしれないけれども,もともと興味のある分野だったので,ちょっと頑張ってみようと思います。

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