須山敦志

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機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 KS情報科学専門書

須山敦志

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基本情報

ジャンル
：
物理・科学・医学
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784061538320
ISBN 10 : 4061538322
フォーマット
：
本
出版社
：
講談社
発行年月
：
2017年10月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
杉山将 ,  
追加情報
:
２５６ｐ；21

内容詳細

目次 : 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

【著者紹介】
須山敦志 : ２００９年東京工業大学工学部情報工学科卒業。２０１１年東京大学大学院情報工学系研究科博士前期課程修了。国内メーカーの研究職、ＵＫのベンチャー企業の研究職を経て、現在はデータ解析に関するコンサルティングに従事

杉山将 : 博士（工学）。２００１年東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了。現在、理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長。東京大学大学院新領域創成科学研究科教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • Thinking_sketch_book さん

    読了日：2018/09/16

    ★★★☆☆　これだけでは何かを知ることはできないので内容的には確かに入門書です。ですがこれから入門したい素人レベルの人には向かない本だと思います（「はじパタ」のと同じ）。概略や雰囲気は知っているレベルでさらっと全体を知りたい人におすすめです。周囲を知るきっかけになりました。

  • オザマチ さん

    読了日：2021/04/17

    式変形が丁寧なので、ベイズ特有の数式とその取扱いに慣れるのに良いと思う。

  • shin_ash さん

    読了日：2018/03/01

    機械学習の入門書には簡単にベイズに触れて本題に入る物が多い。なのでベイズの基礎を固めたいと思ってベイズの入門書を漁ると概念の説明がメインで、応用先である機械学習まで繋がらない。全体的に俯瞰するタイプの入門書もあるがこの場合は網羅的ではあるが肝心のベイズの理解が進まない。この様にベイズの入門書は悩ましいが、本書はこの点で画期的である。基礎から応用の間を埋める様にキッチリ分かりやすく解説する。モヤモヤ部分がだいぶクリアに理解できる様になった。この後でベイズモデリングの世界やDSシリーズを読むとなお良いと思う。

  • ONE_shoT_ さん

    読了日：2020/04/18

    ベイズ推論の枠組みで機械学習を説明した一冊。ベイズの利点：様々な問題を一貫性をもって解ける・不確実性を定量的に扱える・事前知識を取り入れられる・過剰適合しにくい。ベイズの欠点：数理的な知識を要する・計算コストがかかる。Pythonのscikit-learnのようなライブラリ（ツールボックスとしての機械学習）では十分な予測精度が出ない場合の選択肢として、ベイズを使いこなせるようにしておきたい。

  • Sean さん

    読了日：2019/04/17

    良著。各分布の紹介から、線形モデル・混合モデル・実用的で複雑な応用モデルの説明まで記載されている。

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