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1.

電子ブック

EB
佐藤一誠著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.5  1 オンラインリソース (ix, 160p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 : 確率分布に関する基礎知識
第2章 : 確率的生成モデルと学習
第3章 : ベイズ推定
第4章 : クラスタリング
第5章 : 『無限次元』の扉を開く:ノンパラメトリックベイズモデル入門からクラスタリングへの応用
第6章 : 構造変化推定への応用
第7章 : 因子分析・スパースモデリングへの応用
第8章 : 測度論の基礎
第9章 : 点過程からみるノンパラメトリックベイズモデル
第1章 : 確率分布に関する基礎知識
第2章 : 確率的生成モデルと学習
第3章 : ベイズ推定
概要: 応用から測度論による基礎理論まで、ノンパラメトリックベイズモデルの数理がわかる。時系列データやスパースモデリングへの応用を丁寧に解説。
2.

電子ブック

EB
中島伸一著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.5  1 オンラインリソース (xi, 147p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
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
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
概要: 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。
3.

図書

図書
佐藤一誠著
出版情報: 東京 : 講談社, 2016.4  ix, 160p ; 21cm
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 : 確率分布に関する基礎知識
第2章 : 確率的生成モデルと学習
第3章 : ベイズ推定
第4章 : クラスタリング
第5章 : 『無限次元』の扉を開く:ノンパラメトリックベイズモデル入門からクラスタリングへの応用
第6章 : 構造変化推定への応用
第7章 : 因子分析・スパースモデリングへの応用
第8章 : 測度論の基礎
第9章 : 点過程からみるノンパラメトリックベイズモデル
第1章 : 確率分布に関する基礎知識
第2章 : 確率的生成モデルと学習
第3章 : ベイズ推定
概要: 応用から測度論による基礎理論まで、ノンパラメトリックベイズモデルの数理がわかる。時系列データやスパースモデリングへの応用を丁寧に解説。
4.

図書

図書
中島伸一著
出版情報: 東京 : 講談社, 2016.4  xi, 147p ; 21cm
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
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
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
概要: 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。
5.

図書

図書
須山敦志著
出版情報: 東京 : 講談社, 2019.8  xi, 259p ; 21cm
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 : はじめに
第2章 : ニューラルネットワークの基礎
第3章 : ベイズ推論の基礎
第4章 : 近似ベイズ推論
第5章 : ニューラルネットワークのベイズ推論
第6章 : 深層生成モデル
第7章 : 深層学習とガウス過程
付録
第1章 : はじめに
第2章 : ニューラルネットワークの基礎
第3章 : ベイズ推論の基礎
概要: 「深層学習とベイズ統計の融合」がすべて詰まった「欲張り」本!基礎からはじめ、深層生成モデルやガウス過程とのつながりまでをていねいに解説。
6.

図書

図書
須山敦志著
出版情報: 東京 : 講談社, 2017.10  xii, 243p ; 21cm
シリーズ名: MLS機械学習スタートアップシリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 : 機械学習とベイズ学習
第2章 : 基本的な確率分布
第3章 : ベイズ推論による学習と予測
第4章 : 混合モデルと近似推論
第5章 : 応用モデルの構築と推論
付録A : 計算に関する補足
第1章 : 機械学習とベイズ学習
第2章 : 基本的な確率分布
第3章 : ベイズ推論による学習と予測
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