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パターン認識と機械学習〈下〉ベイズ理論による統計的予測

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  • サイズ B5判/ページ数 433p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784431100317
  • NDC分類 007.1

内容説明

ベイズ理論に基づく統計的予測技術は、計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により、近年、急速に進展してきた。本書は、このベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書である。下巻では、上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う。まず、予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと、今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明する。次に、高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや、潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介する。その後、ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ、次元削減や時系列の扱いといった話題を詳説する。最後に、複数のモデルを結合するブースティングなどの手法を説明する。

目次

第6章 カーネル法
第7章 疎な解を持つカーネルマシン
第8章 グラフィカルモデル
第9章 混合モデルとEM
第10章 近似推論法
第11章 サンプリング法
第12章 連続潜在変数
第13章 系列データ
第14章 モデルの結合

著者紹介

ビショップ,C.M.[ビショップ,C.M.][Bishop,Christopher M.]
1983年、エディンバラ大学でD.ウォレス、P.ヒッグズの指導の下、量子場に関する論文で博士号を取得。現在、英国マイクロソフト研究所Deputy Director。研究テーマは、機械学習への確率論的なアプローチとその応用

元田浩[モトダヒロシ]
大阪大学名誉教授。工学博士

栗田多喜夫[クリタタキオ]
独立行政法人産業技術総合研究所脳神経情報研究部門副研究部門長。博士(工学)

樋口知之[ヒグチトモユキ]
情報・システム研究機構統計数理研究所教授(副所長)。理学博士

松本裕治[マツモトユウジ]
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科教授。工学博士(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)