トピックモデル

おそろしく親切、すさまじく丁寧。文書データにとどまらない活用の可能性が実感できる。統計の基礎から最新応用事例までがまとまった、待望の１冊。

離散確率分布の基本から、各種モデル、応用事例、今後の展開までが１冊で見通せる。日々生成されるデータはそのままでは意味を成さない。機械がデータの意味を発見できる背景、理論、応用がわかる。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全２９巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

全２９巻のうち第１期として、以下の４点を同時刊行！

『機械学習のための確率と統計』杉山　将・著
『深層学習』岡谷　貴之・著
『オンライン機械学習』海野　裕也／岡野原　大輔／得居　誠也／徳永　拓之・著
『トピックモデル』岩田　具治・著

第２期の刊行は２０１５年８月、第３期の刊行は２０１５年１２月の予定（＾ｏ＾）／

【シリーズ編者】
杉山　将　東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授(「近刊情報」より)

目次

第１章　確率の基礎
第２章　ユニグラムモデル
第３章　混合ユニグラムモデル
第４章　トピックモデル
第５章　トピックモデルの拡張：他の情報も利用する
第６章　トピックモデルの拡張：トピックに構造を入れる
第７章　文書以外のデータへの適用
第８章　トピック数の推定
付録Ａ　代表的な確率分布

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