機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門

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機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門
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内容紹介

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

目次

  • 第1章 機械学習とベイズ学習
  • 機械学習とは/機械学習の代表的なタスク/機械学習の 2 つのアプローチ/確率の基本計算/グラフィカルモデル/ベイズ学習のアプローチ
  • 第2章 基本的な確率分布
  • 期待値/離散確率分布/連続確率分布
  • 第3章 ベイズ推論による学習と予測
  • 学習と予測/離散確率分布の学習と予測/1次元ガウス分布の学習と予測/多次元ガウス分布の学習と予測/線形回帰の例
  • 第4章 混合モデルと近似推論
  • 混合モデルと事後分布の推論/確率分布の近似手法/ポアソン混合モデルにおける推論/ガウス混合モデルにおける推論
  • 第5章 応用モデルの構築と推論
  • 線形次元削減/非負値行列因子分解/隠れマルコフモデル/トピックモデル/テンソル分解/ロジスティック回帰/ニューラルネットワーク

製品情報

製品名 機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門
著者名 著:須山 敦志 監:杉山 将
発売日 2017年10月21日
価格 定価 : 本体2,800円(税別)
ISBN 978-4-06-153832-0
判型 A5
ページ数 256ページ

著者紹介

著: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.
ブログ「作って遊ぶ機械学習。」にて実践的な機械学習技術に関する情報を発信中.
twitter ID:@sammy_suyama

監:杉山 将(スギヤマ マサシ)

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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