変分ベイズ学習
発売日：2016年4月
- ISBN
- 978-4-06-152914-4
- 著者情報
- 中島 伸一（ナカジマ シンイチ）
博士（工学）。１９９５年神戸大学大学院理学研究科物理学専攻修士課程修了、株式会社ニコン入社。２００６年東京工業大学大学院総合理工学研究科博士課程修了、株式会社ニコン光技術研究所主任研究員。２０１１年株式会社ニコン光技術研究所主幹研究員。現在、ベルリン工科大学ベルリンビッグデータセンター上級研究員
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商品説明
有効な近似手法なくして、実問題の解決なし。ベイズ学習の基礎からはじめる親切な構成。「共役性」と「制約の設計指針」に焦点を当てた。変分ベイズ学習アルゴリズムの導出を丁寧に解説。
有効な近似手法なくして、実問題の解決なし
本書では、ベイズ学習の基礎と、計算が困難な問題群で力を発揮する近似手法「変分ベイズ学習」を学ぶ。
「共役性」と「制約の設計指針」に焦点を当て、簡潔に説き起こした。
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目次
第１章 確率とベイズの定理
第２章 ベイズ学習の枠組み
第３章 確率モデルの例
第４章 共役性
第５章 予測分布と経験ベイズ学習
第６章 変分ベイズ学習
第７章 変分ベイズ学習の性質
商品詳細
- シリーズ名
- 機械学習プロフェッショナルシリーズ
- 出版社名
- 講談社
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
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