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...(展开全部)

内容紹介 2006年出版以来,amazon.comの人工知能部門で世界的トップセラーとなり,たちまち4刷となった英語版原著Pattern Recognition and Machine Learning,待望の日本語版.5名の監訳者のもと,選りすぐられた日本人研究者達14名によって丁寧に訳出されている.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。 著者からのコメント ■□■ 本書の特長 ■□■ ★ ベイズ理論に基づく統一された説明: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って,急速に進展しました.本書は,このベイズ理論の観点で統一的に整理された視点で,各種の機械学習・パターン認識の理論や手法を解説しています. ★ 基本から発展までバランスとれた構成:本書は,確率入門・決...(展开全部)

Sharon Bertsch McGrayne is the author of numerous books, including Nobel Prize Women in Science: Their Lives, Struggles, and Momentous Discoveries and Prometheans in the Lab: Chemistry and the Making of the Modern World. She lives in Seattle.

現在、IT やリスクマネジメント、経済学、意志決定理論の各分野で非常に 重要な役割を果たしているベイズ統計。しかし、その250 年あまりの歴史の ほとんどにおいて、統計学界では異端視され、冷遇されてきた。 それはなぜなのか? またそれにもかかわらず、死に絶えることなく生き残り、 現在、広く利用されているのはなぜなのか? 今まで語られることのなかったベイズ統計の数奇な遍歴。

械学習の精度をはるかに高める! アンサンブル学習法は，深層学習に続く次のトレンドとして注目され，ブースティングやバギングなどの代表的な方法で複数の学習器を訓練し，それらを組み合わせて利用するという，最先端の機械学習法である．単一の学習法に比べてはるかに精度の高いことが知られており，実際に多くの場面で成功を収めている． 本書は，機械学習の分野で世界をリードしているZhi-Hua Zhou著の邦訳である．１章アンサンブル法の背景となる知識をあつかう．2章から5章は，アンサンブル法の核となる知識を扱い，5章では最近の情報理論多様性と多様性生成について議論する．6章からは，高度なアンサンブル法について述べる．人工知能，機械学習にたずさわる，研究者，技術者，学生には，必読必携の書である．

推薦システムの構築を検討しているエンジニアにとって、現実的な課題に対峙するための知識を得るために最適な一冊。 本書は、推薦システムにおける課題設定、理論およびシステム構築の複雑な概念を、著者の大規模システムでの開発／運用事例をもとに具体的な説明を行っている。理論と実践の両面から記述している書籍は少ないが、本書では理論と実践のギャップを埋めるように解説している。また、実システム上でのモデルの効率的なアップデートやコールドスタート問題などの現実的に直面する問題への対応や、多目的最適化についても述べており、現実世界の問題を解くための足がかりとなる内容となっている。推薦システムの構築について、古典的手法から応用的手法までを、各手法の課題に触れながら説明しているため、実務で応用可能な理論的／技術的な知識を獲得することが出来る。

近年,国内でも盛んになってきているベイズアプローチを用いた分析の入門書。 ベイズアプローチによる分析は,これまで帰無仮説有意性検定が中心であった領域においても,徐々に利用されつつある。またビジネスの現場においてもデータによる意思決定を行うためにベイズアプローチを採用する事例を耳にする。本書は,そのようなベイズアプローチを用いた分析の入門書である「Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition: A Tutorial with R, JAGS, and Stan」の翻訳書である。 本書は三部構成からなる。第I部では,基本としてベイズ推論やモデル・確率の基礎的な考え方と,以降実際に利用するRプログラミングについて解説する。第II部では,2値データを用いて,近年におけるベイジアンデータ分析の重要な要素を説明する。特...(展开全部)

リーソフトRを使った医療統計解析の入門書。統計学を使う医学・薬学・生物学系の学生・研究者に向けて、基本を解説。医学・生物学分野から多くの実例をとっており、統計学的な視点からの注意点もあるため、端的に統計学的手法を理解することができる。もちろん、本文で紹介するコード・図版は、すべてRで実行可能である。原書2版では、初学者がつまづくデータの扱い方、統計学的手法の普及に伴い必要となった高度な解析手法などを大幅に加筆。最新のバージョン進化に合わせたストレスにならない解説を行う。

ベイズ統計の基礎、マルコフ連鎖モンテカルロ法、推論と予測、モデル構築、統計グラフィックス…ベイズ統計学の基礎知識と実践的技法を学ぶテキスト。

内容紹介 代数幾何や代数幾何に関連する数学的な概念を，できるだけ具体的に説明し，代数幾何における基礎的な概念が，超関数論と経験過程を通して学習システムの数理と緊密な繋がりをもつことを明らかにする． 著者からのコメント この本は二つの目的のために書かれている． 一つは数学を専門としない人に，特異点論，代数幾何，超関数論，経験過程などの現代数学を，わかりやすく具体的に紹介することである． もう一つは，それらの数学的な概念が学習システムという実世界の中の具体的なものと深いつながりをもつことを明らかにすることである． 特異点解消定理や代数幾何学の定理は，「多項式＝0」で定義される図形を調べるために創造されたものであるが，隠れた変数や階層構造をもつ学習システムの挙動を定めている． 天空に輝く数学だけでなく，大地で咲いている数学に関心をもつ人たちに，この本を楽し...(展开全部)