内容説明
圧倒的に柔軟なベイズ的回帰モデルであるガウス過程の日本初の入門書。基礎の線形回帰から始め、ガウス過程の原理をゼロからていねいに解説。教師なし学習、実応用など最近の話題まで紹介した。さあ、はじめよう！
目次
第0章 たった5分でガウス過程法が分かってしまう
第1章 線形回帰モデル
第2章 ガウス分布
第3章 ガウス過程
第4章 確率的生成モデルとガウス過程
第5章 ガウス過程の計算法
第6章 ガウス過程の適用
第7章 ガウス過程による教師なし学習
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。
チェリ
6
ガウス過程を専門的に解説する本は中々無いし、ベイズ推定や多次元ガウス分布と絡めて体型的に解説してくれる本著は非常に有難い。共著のため途中で著者が入れ替わり、内容の連続性については違和感があったが、自分が知りたかった内容は十二分に解説されていたので満足した。コードの実装は書かれていないので、他の本やブログを参考にする必要はあるが、納得、理解した上で使いたかったので読めて良かった。2023/07/02
オザマチ
6
帯のうたい文句のとおり、さわりの部分が非常に分かりやすい。2023/02/24
kaida6213
5
再読。徐々にわかってきた気がする。無限層のDLと実質同じってところにロマンを感じる。精度計算速度ともに発展途上なので注視。2025/04/26
kaida6213
5
ガウス過程入門。読みやすく書かれてるので数式は追えるが、やはり実装してみないことには腹落ち感がなんとも。2023/01/06
shin_ash
4
素晴らしい。ガウス過程回帰が線形回帰モデルからカーネル関数で拡張されたものである事がよくわかった。しかも、問題に合わせて適切にカーネル関数を設計できれば何にでも応用できる柔軟性は強烈な魅力である。元々ガウス過程回帰はクリギング(空間統計)やコンピュータ実験(シミュレーション結果から応答局面を生成する方法論)に使う観測点を繋げる方法と理解していたので、目から鱗である。また、ニューラルネットワークとも関連が深く、解法としてMCMC法を活用するなど影響する範囲も広い。確かに機械学習の最先端の話題の一つだろう。2019/03/28
