C.M. ビショップ

元田 浩

栗田 多喜夫

樋口 知之

松本 裕治

村田 昇

ベイズ理論に基づく統計的予測技術は、計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により、近年、急速に進展してきた。本書は、このベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書である。上巻では、下巻で扱う比較的高度な話題を理解するための基礎的事項を学ぶことに重点を置いている。まず、機械学習・パターン認識の根底にある決定理論から始め、ベイズ理論の観点から確率の基礎と様々な確率分布を取り上げる。そして代表的な学習問題である回帰と識別問題をベイズ的な観点から解き明かした後、ニューラルネットワークと共に、学習問題を解くときに必要になる最適化手法を紹介する。

内容詳細

パターン認識と機械学習 上

ベイズ理論に基づく統計的予測技術は,計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により,近年,急速に進展してきた.本書は,このベイズ理論に基づいた統一的な視点から,機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書である. 確率入門,決定理論,回帰,クラス分類のような基本的で平易な話題から始め,これらの基本をふまえた上で,近年,急速に発展したサポートベクトルマシンやブースティングといった手法,機械学習手法の適用範囲を広げたカーネルトリックやグラフィカルモデルについて詳説する.さらにベイズ理論の実用化にあたって不可欠なMCMCや変分ベイズといった高度な話題まで触れているので,読者はバランスよく展望をもつことができる. この下巻では,上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う.まず,予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと,今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明する.次に,高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや,潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介する.その後,ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ,次元削減や時系列の扱いといった話題を詳説する.最後に,複数のモデルを結合するブースティングなどの手法を説明する.

内容紹介

パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)

Trevor Hastie

Robert Tibshirani

Jerome Friedman

杉山 将

井手 剛

神嶌 敏弘

前田 英作

井尻 善久

岩田 具治

金森 敬文

兼村 厚範

烏山 昌幸

河原 吉伸

木村 昭悟

小西 嘉典

酒井 智弥

鈴木 大慈

竹内 一郎

玉木 徹

出口 大輔

冨岡 亮太

波部 斉

前田 新一

持橋 大地

山田 誠

統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―

著者：栗田多喜夫の検索結果

パターン認識と機械学習上

パターン認識と機械学習下 (ベイズ理論による統計的予測)

統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―

著者：栗田 多喜夫の検索結果

パターン認識と機械学習 上

パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)

統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―

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パターン認識と機械学習上

パターン認識と機械学習下 (ベイズ理論による統計的予測)