パターン認識と機械学習　ベイズ理論による統計的予測　上

英語版原著Pattern Recognition and Machine Learning、待望の日本語版。５名の監訳者のもと、選りすぐられた日本人研究者達14名によって丁寧に訳出されている。ベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説。

目次

第1章　序論
1．1　例：多項式曲線フィッティング
1．2　確率論
1．3　モデル選択
1．4　次元の呪い
1．5　決定理論
1．6　情報理論
演習問題

第2章　確率分布
2．1　二値変数
2．2　多値変数
2．3　ガウス分布
2．4　指数型分布族
2．5　ノンパラメトリック法
演習問題

第3章　線形回帰モデル
3．1　線形基底関数モデル
3．2　バイアス--バリアンス分解
3．3　ベイズ線形回帰
3．4　ベイズモデル比較
3．5　エビデンス近似
3．6　固定された基底関数の限界
演習問題

第4章　線形識別モデル
4．1　識別関数（判別関数）
4．2　確率的生成モデル
4．3　確率的識別モデル
4．4　ラプラス近似
4．5　ベイズロジスティック回帰
演習問題

第5章　ニューラルネットワーク
5．1　フィードフォワードネットワーク関数
5．2　ネットワーク訓練
5．3　誤差逆伝播
5．4　ヘッセ行列
5．5　ニューラルネットワークの正則化
5．6　混合密度ネットワーク
5．7　ベイズニューラルネットワーク

演習問題
付録A　データ集合
付録B　確率分布の一覧
付録C　行列の性質
付録D　変分法
付録E　ラグランジュ乗数
上巻のための参考文献
和文索引
英文索引

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