• 本

グラフィカルモデル

機械学習プロフェッショナルシリーズ

出版社名 講談社
出版年月 2016年4月
ISBNコード 978-4-06-152916-8
4-06-152916-1
税込価格 3,080円
頁数・縦 171P 21cm

この商品を買った人は、こちらにも興味をもっています

商品内容

要旨

視点の転換がカギ!グラフを用いて記述する利点が実感できる。多岐にわたるグラフィカルモデルの使われ方の全体像を示す。入門に便利!必要な公式や凸解析の基礎的事項を付録に収録。

目次

グラフィカルモデル入門
確率論の基礎
ベイジアンネットワーク
マルコフ確率場
因子グラフ表現
周辺確率分布の計算(確率伝搬法
ベーテ近似
平均場近似)
グラフィカルモデルの学習(隠れ変数のないモデル
隠れ変数のあるモデル
具体例)
MAP割り当ての計算(最大伝搬法
線形緩和による方法)
グラフィカルモデルの構造学習

おすすめコメント

各種グラフィカルモデルの紹介から、機械学習における使い方まで丁寧に解説する。この手法が有効な問題の見分け方、グラフの扱い、推論・学習に活かす方法など、必要なことをコンパクトにまとめた。【機械学習プロフェッショナルシリーズ】 本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全31巻(*)にわたって刊行する。ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。第4期として、以下の4点を刊行! ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング 鹿島 久嗣/小山 聡/馬場 雪乃・著 変分ベイズ学習 中島 伸一・著 ノンパラメトリックベイズ 佐藤 一誠・著 グラフィカルモデル 渡辺 有祐・著 第5期の刊行は2016年8月、第6期の刊行は2016年12月の予定。【シリーズ編者】 杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授 (*)【追加・変更について】 2016年2月、『機械学習のための連続最適化』『ガウス過程と機械学習』の2書目を新たにシリーズラインナップに追加しました。また、『統計的自然言語処理』を『深層学習による自然言語処理』に変更しました。詳しくは、講談社サイエンティフィクwebページをご覧ください。

著者紹介

渡辺 有祐 (ワタナベ ユウスケ)  
博士(学術)。2006年京都大学理学部物理学科卒業。2010年総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士課程修了。現在、ソニー株式会社機械学習リサーチエンジニア(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)