グラフィカルモデル

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内容紹介

各種グラフィカルモデルの紹介から、機械学習における使い方まで丁寧に解説する。この手法が有効な問題の見分け方、グラフの扱い、推論・学習に活かす方法など、必要なことをコンパクトにまとめた。


各種グラフィカルモデルの紹介から、機械学習における使い方まで丁寧に解説する。この手法が有効な問題の見分け方、グラフの扱い、推論・学習に活かす方法など、必要なことをコンパクトにまとめた。

【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31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。

第4期として、以下の4点を刊行!

ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング 鹿島 久嗣/小山 聡/馬場 雪乃・著
変分ベイズ学習 中島 伸一・著
ノンパラメトリックベイズ 佐藤 一誠・著
グラフィカルモデル 渡辺 有祐・著

第5期の刊行は2016年8月、第6期の刊行は2016年12月の予定。

【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

(*)【追加・変更について】
2016年2月、『機械学習のための連続最適化』『ガウス過程と機械学習』の2書目を新たにシリーズラインナップに追加しました。また、『統計的自然言語処理』を『深層学習による自然言語処理』に変更しました。詳しくは、講談社サイエンティフィクwebページをご覧ください。

目次

  • 第1章 グラフィカルモデル入門
  • 第2章 確率論の基礎
  • 第3章 ベイジアンネットワーク
  • 第4章 マルコフ確率場
  • 第5章 因子グラフ表現
  • 第6章 周辺確率分布の計算1.:確率伝搬法
  • 第7章 周辺確率分布の計算2.:ベーテ近似
  • 第8章 周辺確率分布の計算3.:平均場近似
  • 第9章 グラフィカルモデルの学習1.:隠れ変数のないモデル
  • 第10章 グラフィカルモデルの学習2.:隠れ変数のあるモデル
  • 第11章 グラフィカルモデルの学習3.:具体例
  • 第12章 MAP割り当ての計算1.:最大伝搬法
  • 第13章 MAP割り当ての計算2.:線形緩和による方法
  • 第14章 グラフィカルモデルの構造学習
  • 付録A 公式集
  • 付録B 凸解析入門
  • 付録C 指数型分布族

製品情報

製品名 グラフィカルモデル
著者名 著:渡辺 有祐
発売日 2016年04月20日
価格 定価 : 本体2,800円(税別)
ISBN 978-4-06-152916-8
判型 A5
ページ数 192ページ
シリーズ 機械学習プロフェッショナルシリーズ

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