須山敦志『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』 （KS情報科学専門書）講談社（2017年）9784061538320

傾向と対策の如く山感も当たれば最適な手法といったベイズの定理を機械学習に応用して賢く学習をさせるという趣向の入門書なのでしょうか。ちょっと気になる本だ。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！ 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！ 【主な内容】 1　機械学習とベイズ学習 2　基本的な確率分布 3　ベイズ推論による学習と予測 4　混合モデルと近似推論 5　応用モデルの構築と推論 【機械学習スタートアップシリーズ】 本シリーズは、「機械学習ブーム」の先駆けとして2015年から刊行されている『機械学習プロフェッショナルシリーズ』の弟分的な存在を目指す、注目の新シリーズです。 「機械学習をもっと身近に、機械学習をもっとわかりやすく！」を合言葉に、より丁寧な記述で、基本的なテーマを解説していきます。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 （KS情報科学専門書） [ 須山 敦志 ]価格：3024円（税８％込、送料無料) (2019/3/20時点)楽天で購入発売日：2017年10月21日 著者／編集：須山 敦志（著）, 杉山 将（監修） レーベル：KS情報科学専門書 出版社：講談社サイエンティフィク 発行形態：単行本 ページ数：256p ISBNコード：9784061538320主な目次第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楽天ブックスは品揃え200万点以上！