ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理
発売日：2016年4月
- ISBN
- 978-4-06-152915-1
- 著者情報
- 佐藤 一誠（サトウ イッセイ）
博士（情報理工学）。２０１１年東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻博士課程修了。現在、東京大学大学院新領域創成科学研究科講師、科学技術振興機構さきがけ研究者（兼務）
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商品説明
応用から測度論による基礎理論まで、ノンパラメトリックベイズモデルの数理がわかる。時系列データやスパースモデリングへの応用を丁寧に解説。
さぁ、無限次元の扉を開こう！
確率分布の基礎から時系列データやスパースモデリングへの応用までを明快に説く。
理論的な背景である測度論も基礎から丁寧に解説する親切設計。
新進気鋭のエース研究者が、満を持して執筆した。
全ベイジアン必携！
目次
第１章 確率分布に関する基礎知識
第２章 確率的生成モデルと学習
第３章 ベイズ推定
第４章 クラスタリング
第５章 『無限次元』の扉を開く：ノンパラメトリックベイズモデル入門からクラスタリングへの応用
第６章 構造変化推定への応用
第７章 因子分析・スパースモデリングへの応用
第８章 測度論の基礎
第９章 点過程からみるノンパラメトリックベイズモデル
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
注意事項
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