ベイズ推定入門 モデル選択からベイズ的最適化まで
発売日：2018年2月
- ISBN
- 978-4-274-22139-2
- 著者情報
- 大関 真之（オオゼキ マサユキ）
１９８２年生まれ。２００４年東京工業大学理学部物理学科卒業。駿台予備学校物理科非常勤講師。２００６年東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻修士課程修了。２００８年東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻博士課程早期修了。東京工業大学産学官連携研究員。２０１０年京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻助教。２０１１年ローマ大学物理学科プロジェクト研究員。現在、東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻准教授、博士（理学）
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商品説明
『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』の第２弾、ストーリーで難解なベイジアンネットワークまで理解できる！！
ベイズ推定の理解にはかなり高度な数学的知識が必要で、数学が得意でない人は、条件付き確率あたりでくじけてしまいます。そこで本書は、解説を会話調にし、イラストを中心とした親しみやすいストーリー仕立て（童話のような欧風ファンタジー）とすることで、小説を読むようにベイズ推定で大事な「もしも」に備えた事前分布について始まり、結局どんな推定が良いのかを探す「モデル選択」、最新の技術であるベイズ的最適化まで読み通せる書籍とします。さらに、併せて機械学習との関連や最新の技術との関連についても解説します。
目次
第１章 こんなところにベイズ推定
第２章 確率分布とベイズ推定
第３章 機械学習とベイズ推定
第４章 不可能を可能にするベイズ推定
第５章 カーネル法とベイズ的最適化
第６章 無限の可能性を考えるベイズ推定
商品詳細
- 出版社名
- オーム社
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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