変分ベイズ学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ) [全集叢書]

変分ベイズ学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  有効な近似手法なくして、実問題の解決なし。ベイズ学習の基礎からはじめる親切な構成。「共役性」と「制約の設計指針」に焦点を当てた。変分ベイズ学習アルゴリズムの導出を丁寧に解説。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１章　確率とベイズの定理
  第２章　ベイズ学習の枠組み
  第３章　確率モデルの例
  第４章　共役性
  第５章　予測分布と経験ベイズ学習
  第６章　変分ベイズ学習
  第７章　変分ベイズ学習の性質

• 出版社からのコメント

  有効な近似手法なくして、実問題の解決なし。ベイズ学習の基礎と、計算が困難な問題群で力を発揮する「変分ベイズ学習」を学ぶ。

• 内容紹介

  有効な近似手法なくして、実問題の解決なし。本書では、ベイズ学習の基礎と、計算が困難な問題群で力を発揮する近似手法「変分ベイズ学習」を学ぶ。「共役性」と「制約の設計指針」に焦点を当て、簡潔に説き起こした。こちらも、全ベイジアン必読！
  
  
  有効な近似手法なくして、実問題の解決なし
  本書では、ベイズ学習の基礎と、計算が困難な問題群で力を発揮する近似手法「変分ベイズ学習」を学ぶ。「共役性」と「制約の設計指針」に焦点を当て、簡潔に説き起こした。こちらも、全ベイジアン必読！
  
  【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（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  中島 伸一(ナカジマ シンイチ)
  博士（工学）。１９９５年神戸大学大学院理学研究科物理学専攻修士課程修了、株式会社ニコン入社。２００６年東京工業大学大学院総合理工学研究科博士課程修了、株式会社ニコン光技術研究所主任研究員。２０１１年株式会社ニコン光技術研究所主幹研究員。現在、ベルリン工科大学ベルリンビッグデータセンター上級研究員

• 著者について

  中島 伸一 (ナカジマ シンイチ)
  ベルリン工科大学　ベルリンビッグデータセンター　上級研究員

変分ベイズ学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ) の商品スペック