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目次
第1章 機械学習とベイズ学習 機械学習とは/機械学習の代表的なタスク/機械学習の 2 つのアプローチ/確率の基本計算/グラフィカルモデル/ベイズ学習のアプローチ 第2章 基本的な確率分布 期待値/離散確率分布/連続確率分布 第3章 ベイズ推論による学習と予測 学習と予測/離散確率分布の学習と予測/1次元ガウス分布の学習と予測/多次元ガウス分布の学習と予測/線形回帰の例 第4章 混合モデルと近似推論 混合モデルと事後分布の推論/確率分布の近似手法/ポアソン混合モデルにおける推論/ガウス混合モデルにおける推論 第5章 応用モデルの構築と推論 線形次元削減/非負値行列因子分解/隠れマルコフモデル/トピックモデル/テンソル分解/ロジスティック回帰/ニューラルネットワーク
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- 資料種別
- 図書
- ISBN
- 978-4-06-153832-0
- タイトル
- タイトルよみ
- ベイズ スイロン ニ ヨル キカイ ガクシュウ ニュウモン
- 著者・編者
- 須山敦志 著杉山将 監修
- シリーズタイトル
- 出版事項
- 出版年月日等
- 2017.10
- 出版年(W3CDTF)
- 2017