確率的機械学習 入門編〈1〉基礎と線形モデル [単行本]

確率的機械学習 入門編〈1〉基礎と線形モデル [単行本] の 商品概要

• 目次

  1　はじめに
  第I部　基礎
  2　単変量の確率モデル
  3　多変量の確率モデル
  4　統計学
  5　決定理論
  6　情報理論
  7　線形代数
  8　最適化
  第II部　線形モデル
  9　線形判別分析
  10　ロジスティック回帰
  11　線形回帰
  12　一般化線形モデル

• 内容紹介

  Kevin P. Murphy Probabilistic Machine Learning: An Introduction" (MIT Press 2022) の全訳（2分冊）。
  基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト。
  IとIIの2分冊．第I巻では基礎の数理と線形モデルを扱う。
  
  【主な目次】
  1　はじめに
  第I部　基礎
  2　単変量の確率モデル
  3　多変量の確率モデル
  4　統計学
  5　決定理論
  6　情報理論
  7　線形代数
  8　最適化
  第II部　線形モデル
  9　線形判別分析
  10　ロジスティック回帰
  11　線形回帰
  12　一般化線形モデル

• 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）

  持橋 大地(モチハシ ダイチ)
  １９７３年神奈川県に生まれる。現在、統計数理研究所統計基盤数理研究系教授。博士（理学）
  
  鈴木 大慈(スズキ タイジ)
  １９８１年千葉県に生まれる。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科教授。博士（情報理工学）

• 著者について

  Kevin P. Murphy (ケビン　マーフィー)
  Kevin P. Murphy
  
  持橋　大地 (モチハシ　ダイチ)
  持橋　大地： 統計数理研究所統計基盤数理研究系教授
  
  鈴木　大慈 (スズキ　タイジ)
  鈴木　大慈： 東京大学大学院情報理工学系研究科教授

確率的機械学習 入門編〈1〉基礎と線形モデル [単行本] の商品スペック