機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門

著者名：須山敦志【著】/杉山将【監】

講談社（2018/12発売）

• ISBN：9784061538320

内容説明

最短経路で平易に理解できる、今までにない入門書！　ベイズ主義機械学習（ベイズ学習）の基本原理にのっとり、「モデルの構築→推論の導出」という一貫した手順でアルゴリズムの作り方を解説。どこまでも分かりやすい！

目次

第1章　機械学習とベイズ学習
機械学習とは
機械学習の代表的なタスク
機械学習の 2 つのアプローチ
確率の基本計算
グラフィカルモデル
ベイズ学習のアプローチ
第2章　基本的な確率分布
期待値
離散確率分布
連続確率分布
第3章　ベイズ推論による学習と予測
学習と予測
離散確率分布の学習と予測
1次元ガウス分布の学習と予測
多次元ガウス分布の学習と予測
線形回帰の例
第4章　混合モデルと近似推論
混合モデルと事後分布の推論
確率分布の近似手法
ポアソン混合モデルにおける推論
ガウス混合モデルにおける推論
第5章　応用モデルの構築と推論
線形次元削減
非負値行列因子分解
隠れマルコフモデル
トピックモデル
テンソル分解
ロジスティック回帰
ニューラルネットワーク