機械学習プロフェッショナルシリーズ 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

著者名：佐藤一誠【著】

講談社（2017/05発売）

• ISBN：9784061529151

内容説明

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さぁ、無限次元の扉を開こう！確率分布の基礎から時系列データやスパースモデリングへの応用までを明快に説く。理論的な背景である測度論も基礎から丁寧に解説する親切設計。新進気鋭のエース研究者が、満を持して執筆した。全ベイジアン必携！

目次

シリーズの刊行にあたって
まえがき
第1章　確率分布に関する基礎知識
第2章　確率的生成モデルと学習
第3章　ベイズ推定
第4章　クラスタリング
第5章　『無限次元』の扉を開く：ノンパラメトリックベイズモデル入門からクラスタリングへの応用
第6章　構造変化推定への応用
第7章　因子分析・スパースモデリングへの応用
第8章　測度論の基礎
第9章　点過程からみるノンパラメトリックベイズモデル
参考文献
索　引

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[shin_ash]

"続わか"に紹介されていたので読んでみた。クラスタ数を定義しないクラスタリングである無限混合モデルなどに応用されるノンパラメトリックベイズの理論的解説書である。実務上はパッケージを活用することになるのだろうが、これがベイズの枠組みであり事前分布に中華料理店過程を設定していて、その背後にディリクレ過程が存在していることを何と無くでも見えていなければ、ハイパーパラメータの設定にも悩み、結果の解釈にも困るのでは無いかと思う。ただし難易度は高い。特に測度論の解説は噛み砕いているものの難しく、続く本題の解説も難解。

2019/09/01

[Józef Klemens Piłsudski]

ノンパラベイズを説明するために測度論的確率論が必要らしいので、その解説の章もある。伊藤清の『確率論』ような、純粋な数学書を読まなくても大まかな概念をとりあえず抑えられるので良い。

2017/08/13

[Mosu]

むむむ。。。

2021/06/26

[ミュー]

クラス数有限のモデルからディリクレ過程に繋ぐ部分が直観的にわかりやすくて良かった。測度論の部分も適度にざっくりしていて良かったと思うが、最後の点過程の章が少し無理のある感じがした。もう少しちゃんとした数学の本を読むべきかもしれない

2019/05/15