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しくみがわかるベイズ統計と機械学習

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しくみがわかるベイズ統計と機械学習 = An Introduction to Bayesian Statistics and Machine Learning

国立国会図書館請求記号
MA211-M72
国立国会図書館書誌ID
030039884
資料種別
図書
著者
手塚太郎 著
出版者
朝倉書店
出版年
2019.11
資料形態
ページ数・大きさ等
210p ; 21cm
NDC
417
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資料詳細

要約等:

初歩的な確率論からスタートし,ベイズ統計と機械学習の基礎理論を具体例豊富に学ぶ。(提供元: 出版情報登録センター(JPRO))

著者紹介:

手塚 太郎 筑波大(提供元: 出版情報登録センター(JPRO))

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目次

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  • 1. 統計学と機械学習#br# 1.1 統計学の目的#br# 1.2 機械学習の目的#br##br#2. ベイズ統計と機械学習のための確率入門#br# 2.1 確率の基礎#br# 2.2 同時確率・周辺確率・条件付き確率#br# 2.3 確率変数の独立性#br# 2.4 連続変数の分布#br# 2.5 正規分布#br# 2.6 期待値#br# 2.7 規格化#br##br#3. ベイズ推定入門#br# 3.1 観測値と推定量#br# 3.2 最尤推定#br# 3.3 ベイズ推定#br##br#4. 二項分布とその仲間たち#br# 4.1 二項分布#br# 4.2 多項分布#br##br#5. 共役事前分布#br# 5.1 ディリクレ分布#br# 5.2 ガンマ分布#br# 5.3 正規-ガンマ分布#br##br#6. EMアルゴリズム#br# 6.1 混合モデル#br# 6.2 EMアルゴリズム#br# 6.3 グラフィカルモデル#br##br#7. 変分ベイズ#br# 7.1 変分法と変分ベイズ#br# 7.2 変分ベイズにおける変分下界#br# 7.3 変分ベイズによる推定#br##br#8. マルコフ連鎖モンテカルロ法#br# 8.1 サンプリング#br# 8.2 マルコフ性とマルコフ連鎖#br# 8.3 メトロポリス・ヘイスティングス法#br# 8.4 ギブスサンプリング#br##br#9. 変分オートエンコーダ#br# 9.1 生成モデルと認識モデル#br# 9.2 VAEの学習#br# 9.3 条件付き変分オートエンコーダ

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書誌情報

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資料種別
図書
ISBN
978-4-254-12239-8
タイトルよみ
シクミ ガ ワカル ベイズ トウケイ ト キカイ ガクシュウ
著者・編者
手塚太郎 著
著者標目
手塚, 太郎, 1978- テズカ, タロウ, 1978- ( 001297411 )典拠
出版年月日等
2019.11
出版年(W3CDTF)
2019
数量
210p