機械学習プロフェッショナルシリーズ 変分ベイズ学習

中島 伸一【著】

講談社（2016/04発売）

• サイズ A5判／ページ数 160p／高さ 21cm
• 商品コード 9784061529144
• NDC分類 417
• Cコード C3341

出版社内容情報

有効な近似手法なくして、実問題の解決なし。ベイズ学習の基礎と、計算が困難な問題群で力を発揮する「変分ベイズ学習」を学ぶ。有効な近似手法なくして、実問題の解決なし
本書では、ベイズ学習の基礎と、計算が困難な問題群で力を発揮する近似手法「変分ベイズ学習」を学ぶ。「共役性」と「制約の設計指針」に焦点を当て、簡潔に説き起こした。こちらも、全ベイジアン必読！

【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。

第1章　確率とベイズの定理
第2章　ベイズ学習の枠組み
第3章　確率モデルの例
第4章　共役性
第5章　予測分布と経験ベイズ学習
第6章　変分ベイズ学習
第7章　変分ベイズ学習の性質


中島 伸一［ナカジマ シンイチ］
著・文・その他

内容説明

有効な近似手法なくして、実問題の解決なし。ベイズ学習の基礎からはじめる親切な構成。「共役性」と「制約の設計指針」に焦点を当てた。変分ベイズ学習アルゴリズムの導出を丁寧に解説。

目次

第１章　確率とベイズの定理
第２章　ベイズ学習の枠組み
第３章　確率モデルの例
第４章　共役性
第５章　予測分布と経験ベイズ学習
第６章　変分ベイズ学習
第７章　変分ベイズ学習の性質

著者等紹介

中島伸一［ナカジマシンイチ］
博士（工学）。１９９５年神戸大学大学院理学研究科物理学専攻修士課程修了、株式会社ニコン入社。２００６年東京工業大学大学院総合理工学研究科博士課程修了、株式会社ニコン光技術研究所主任研究員。２０１１年株式会社ニコン光技術研究所主幹研究員。現在、ベルリン工科大学ベルリンビッグデータセンター上級研究員（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

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ある程度導出方法が分かればあとは理論保証のためかな、と思う(計算で利用したい思いはある)。 最適輸送を利用してみたい

2023/04/27

[masajapan8]

難

2016/10/12

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変分ベイズについて。特に面白みを見出せなかったので、一つ一つ期待値計算するか情報幾何からアプローチしたいと思う。簡単にディリクレや自由エネルギーの説明があったのはよかった。 Automatic Relevance Determination(ARD) model 行列分解: probabilistic PCA exponential family et natural parameter, sufficient statistics 対数周辺尤度の符号反転がBayes free energy

2022/09/21