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。
【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 |
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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 |
関連シリーズ
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劣モジュラ最適化と機械学習
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スパース性に基づく機械学習
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生命情報処理における機械学習
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強化学習
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データ解析におけるプライバシー保護
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機械学習のための連続最適化
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関係データ学習
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オンライン予測
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深層学習による自然言語処理
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統計的因果探索
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ガウス過程と機械学習
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音声認識
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異常検知と変化検知
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画像認識
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ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング
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変分ベイズ学習
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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
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バンディット問題の理論とアルゴリズム
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ウェブデータの機械学習
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機械学習のための確率と統計
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深層学習
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オンライン学習
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トピックモデル
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統計的学習理論
-
サポートベクトルマシン
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確率的最適化