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内容紹介
ベイズ理論に基づく統計的予測技術は,計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により,近年,急速に進展してきた.本書は,このベイズ理論に基づいた統一的な視点から,機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書である.
確率入門,決定理論,回帰,クラス分類のような基本的で平易な話題から始め,これらの基本をふまえた上で,近年,急速に発展したサポートベクトルマシンやブースティングといった手法,機械学習手法の適用範囲を広げたカーネルトリックやグラフィカルモデルについて詳説する.さらにベイズ理論の実用化にあたって不可欠なMCMCや変分ベイズといった高度な話題まで触れているので,読者はバランスよく展望をもつことができる.
この下巻では,上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う.まず,予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと,今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明する.次に,高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや,潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介する.その後,ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ,次元削減や時系列の扱いといった話題を詳説する.最後に,複数のモデルを結合するブースティングなどの手法を説明する.
確率入門,決定理論,回帰,クラス分類のような基本的で平易な話題から始め,これらの基本をふまえた上で,近年,急速に発展したサポートベクトルマシンやブースティングといった手法,機械学習手法の適用範囲を広げたカーネルトリックやグラフィカルモデルについて詳説する.さらにベイズ理論の実用化にあたって不可欠なMCMCや変分ベイズといった高度な話題まで触れているので,読者はバランスよく展望をもつことができる.
この下巻では,上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う.まず,予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと,今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明する.次に,高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや,潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介する.その後,ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ,次元削減や時系列の扱いといった話題を詳説する.最後に,複数のモデルを結合するブースティングなどの手法を説明する.
内容（「BOOK」データベースより）
ベイズ理論に基づく統計的予測技術は、計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により、近年、急速に進展してきた。本書は、このベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書である。下巻では、上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う。まず、予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと、今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明する。次に、高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや、潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介する。その後、ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ、次元削減や時系列の扱いといった話題を詳説する。最後に、複数のモデルを結合するブースティングなどの手法を説明する。
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5つ星のうち 5.0
上巻よりも応用寄り,
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レビュー対象商品: パターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測 (単行本)
下巻はSVM、グラフィカルモデル、サンプリングなどの最先端の内容が説明されています。上巻では確率論の基礎から線形回帰、線形分類、ニューラルネットと体系立てて進んできたのですが、下巻は最先端の内容だけに若干バラバラな印象を受けました。その分応用よりになっていると思います。
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