機械学習をベイズ推論という一つの枠組みから捉え直した入門書。確率分布の扱いから始め、事後分布の計算、変分推論やサンプリングによる近似、混合モデルや線形回帰への適用までを一貫した記法で説明する。手法の寄せ集めではない見通しが得られる。

この本が好きなら

ベイズモデリングの世界
ベイズモデリングの世界
伊庭幸人 / 岩波書店 / 2018年
技術: 数学・機械学習
ベイズ統計の理論と方法
ベイズ統計の理論と方法
渡辺澄夫 / コロナ社 / 2012年
技術: 数学・機械学習
分析者のためのデータ解釈学入門
分析者のためのデータ解釈学入門
江崎貴裕 / ソシム / 2020年
技術: 数学・機械学習
ディープラーニングを支える技術
ディープラーニングを支える技術
岡野原大輔 / 技術評論社 / 2022年
技術: ディープラーニング・機械学習
ガウス過程と機械学習
ガウス過程と機械学習
持橋大地 / 講談社 / 2019年
技術: 機械学習・数学
ITエンジニアのための機械学習理論入門
ITエンジニアのための機械学習理論入門
中井悦司 / 技術評論社 / 2021年
技術: 機械学習・数学・Python
この本からもっと探す →

書誌(講談社、2017年、ISBN 9784061538320)は国立国会図書館サーチAPI(opensearch)の検索結果で確認。著者・訳者は同APIの責任表示「須山敦志 著,杉山将 監修」による。

当サイトは Amazon.co.jp アソシエイトおよび楽天アフィリエイトのプログラム参加者です。書籍ページの購入リンクから商品が購入された場合、当サイトが紹介料を受け取ることがあります。