ベイズ推論による機械学習入門
発売日：2017年10月
- ISBN
- 978-4-06-153832-0
- 著者情報
- 須山 敦志（スヤマ アツシ）
２００９年東京工業大学工学部情報工学科卒業。２０１１年東京大学大学院情報工学系研究科博士前期課程修了。国内メーカーの研究職、ＵＫのベンチャー企業の研究職を経て、現在はデータ解析に関するコンサルティングに従事
杉山 将（スギヤマ マサシ）
博士（工学）。２００１年東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了。現在、理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長。東京大学大学院新領域創成科学研究科教授
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商品説明
最短経路で平易に理解できる、今までにない入門書！「モデルの構築→推論の導出」という一貫した手順でアルゴリズムの作り方を解説。
最短経路で平易に理解できる、今までにない入門書！
ベイズ主義機械学習（ベイズ学習）の基本原理にのっとり、「モデルの構築→推論の導出」という一貫した手順でアルゴリズムの作り方を解説。どこまでも分かりやすい！
【主な内容】
１ 機械学習とベイズ学習
２ 基本的な確率分布
３ ベイズ推論による学習と予測
４ 混合モデルと近似推論
５ 応用モデルの構築と推論
【機械学習スタートアップシリーズ】
本シリーズは、「機械学習ブーム」の先駆けとして２０１５年から刊行されている『機械学習プロフェッショナルシリーズ』の弟分的な存在を目指す、注目の新シリーズです。
「機械学習をもっと身近に、機械学習をもっとわかりやすく！」を合言葉に、より丁寧な記述で、基本的なテーマを解説していきます。
まず、以下の２点を同時に刊行いたします（＾ｏ＾）／
『これならわかる深層学習入門』瀧 雅人・著
『ベイズ推論による機械学習入門』須山 敦志・著／杉山 将・監修
(「近刊情報」より)
目次
第１章 機械学習とベイズ学習
第２章 基本的な確率分布
第３章 ベイズ推論による学習と予測
第４章 混合モデルと近似推論
第５章 応用モデルの構築と推論
付録Ａ 計算に関する補足
商品詳細
- シリーズ名
- 機械学習スタートアップシリーズ
- 出版社名
- 講談社
- フォーマット
- 単行本
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