内容説明
ベイズ統計と機械学習の基礎理論を丁寧に解説。〔内容〕統計学と機械学習／確率入門／ベイズ推定入門／二項分布とその仲間たち／共役事前分布／EMアルゴリズム／変分ベイズ／マルコフ連鎖モンテカルロ法／変分オートエンコーダ
目次
1. 統計学と機械学習
1.1 統計学の目的
1.2 機械学習の目的
2. ベイズ統計と機械学習のための確率入門
2.1 確率の基礎
2.2 同時確率・周辺確率・条件付き確率
2.3 確率変数の独立性
2.4 連続変数の分布
2.5 正規分布
2.6 期待値
2.7 規格化
3. ベイズ推定入門
3.1 観測値と推定量
3.2 最尤推定
3.3 ベイズ推定
4. 二項分布とその仲間たち
4.1 二項分布
4.2 多項分布
5. 共役事前分布
5.1 ディリクレ分布
5.2 ガンマ分布
5.3 正規-ガンマ分布
6. EMアルゴリズム
6.1 混合モデル
6.2 EMアルゴリズム
6.3 グラフィカルモデル
7. 変分ベイズ
7.1 変分法と変分ベイズ
7.2 変分ベイズにおける変分下界
7.3 変分ベイズによる推定
8. マルコフ連鎖モンテカルロ法
8.1 サンプリング
8.2 マルコフ性とマルコフ連鎖
8.3 メトロポリス・ヘイスティングス法
8.4 ギブスサンプリング
9. 変分オートエンコーダ
9.1 生成モデルと認識モデル
9.2 VAEの学習
9.3 条件付き変分オートエンコーダ
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。
wwb
1
ベイズ統計の本の中では比較的文章を使ってイメージを伝えようとしている一冊だと思う。もちろん数式も多く出てくるが…この分野で初学者向けの定番はまだ無いと思うので、この本も含めて色々読んで見るのが良いかと思う。2020/10/11
＊＊5
1
ベイズ統計あんま分かってなかった勢だけど、数式に苦手意識なければこれは分かりやすかったと思う。EMアルゴリズムやMCMCも載っていて、PRML読む準備にもなりそう。2020/02/14
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