出版社内容情報
イラストを中心とした親しみやすいストーリー仕立てで、小説を読むようにベイズ推定のキモであベイズ的最適化まで読み通せる。
目次
第１章 こんなところにベイズ推定
第２章 確率分布とベイズ推定
第３章 機械学習とベイズ推定
第４章 不可能を可能にするベイズ推定
第５章 カーネル法とベイズ的最適化
第６章 無限の可能性を考えるベイズ推定
著者等紹介
大関真之［オオゼキマサユキ］
１９８２年生まれ。２００４年東京工業大学理学部物理学科卒業。駿台予備学校物理科非常勤講師。２００６年東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻修士課程修了。２００８年東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻博士課程早期修了。東京工業大学産学官連携研究員。２０１０年京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻助教。２０１１年ローマ大学物理学科プロジェクト研究員。現在、東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻准教授、博士（理学）（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
nbhd
18
僕の感想としては…「頭のいい人が頑張ってわかりやすく親しみやすく書こうとして、いろいろな物語を盛り込んだりした結果、本全体としては異様なかんじになっちゃっている本」というカテゴリーがあって、この本はその典型だ。さて、この本にしたがって、ベイズの定理について解説すると次のようになる→「恋をしている人がボケーっとしている確率×恋の確率＝ボケーっとしている人が恋をしている確率」っちゅうことになる。いや、書いてあることは間違ってはいないんだけど、なんていうか、、、なんていうか、、、そのぉ。2024/02/25
ちぃ
6
ノンパラメトリックモデルの概要を把握いたしました。データとモデルの関係が正則なモデルにおいて解が安定すること。正則ではない、ニューラルネットワークを含む特異なモデルにおいて解は不安定になります。つまり特異なモデルをうまく処理をすればいいのだと実感いたしました。2023/05/13
coppe
2
数式を使わないこととストーリー付きマンガより、初学者に興味を失わせない工夫がよい。知識ゼロから読んでみて、カーネル法で少し躓いたけど、概ねわかった気になれた。次は理論の活用事例と、計算方法を知りたい。2019/01/10
こたろう
2
ベイズ統計ってどんな学問？っということが、漫画のような内容で学べる本。あと、難しいことを簡単に説明するために、どうやれば良いのかとても参考になる本。ベイズ統計から、スパーズモデリング、ガウス過程までカバーする内容。ベイズの世界を概観したら、参考文献に挙げられているガチの本にチャレンジするのが良さげ。2018/05/24
ぴよぴよ
2
申し訳ありませんが、私の理解力が足りないのだろうとは思いますが、非常に判りにくかったです。『機会学習入門』の方は、判りやすく感じた記憶があるのですが。。。本書で一番役立ちそうなのは、その後の兵士さん（参考文献）かもしれないな、と思いました。2018/05/22
