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ガウス過程と機械学習

持橋 大地／著 大羽 成征／著

講談社 2019.3 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 持禁区分 状態
オーテピア高知図書館 3Fビジネス－IT /007.13/ﾓﾁ/ 1109445690 一般   利用可 iLisvirtual

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タイトル ガウス過程と機械学習
叢書名 機械学習プロフェッショナルシリーズ
著者 持橋 大地 ／著, 大羽 成征 ／著  
著者典拠番号 110006945540000 , 110007496190000
出版者 講談社
出版地 東京
出版年 2019.3
ページ数 10,233p
大きさ 21cm
言語 日本語
一般件名 機械学習 , 確率過程
一般件名典拠番号 511957000000000 , 510584100000000
NDC分類(9版) 007.13
内容紹介 超柔軟なベイズ的回帰モデル、ガウス過程の入門書。基礎の線形回帰や原理をゼロからていねいに解説する。教師なし学習、実応用など最近の話題も取り上げる。
ISBN 4-06-152926-7
ISBN13桁 978-4-06-152926-7
本体価格 ¥3000
資料情報1 『ガウス過程と機械学習』（機械学習プロフェッショナルシリーズ）　持橋 大地／著, 大羽 成征／著 　講談社　2019.3（所蔵館：オーテピア高知図書館　 請求記号：/007.13/ﾓﾁ/　 資料コード：1109445690）
URL
https://opac.library.kochi.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1120363529

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目次

第0章 たった5分でガウス過程法が分かってしまう
  0.1 第1ステップ:機械学習って何?
  0.2 第2ステップ:回帰と最小二乗法
  0.3 第3ステップ:確率モデリングとベイズ推定
  0.4 第4ステップ:ガウス分布と共分散
  0.5 第5ステップ:ガウス過程とガウス過程回帰
  コラム:関数の雲とガウス過程
第1章 線形回帰モデル
  1.1 単回帰
  1.2 重回帰とベクトル表現
  1.3 線形回帰モデル
  1.4 リッジ回帰
  コラム:相関係数と回帰モデル
第2章 ガウス分布
  2.1 ガウス分布とは
  2.2 重みの事前分布とリッジ回帰
  2.3 多変量ガウス分布
第3章 ガウス過程
  3.1 線形回帰モデルと次元の呪い
  3.2 ガウス過程
  3.3 ガウス過程とカーネル
  3.4 ガウス過程回帰モデル
  3.5 ガウス過程回帰のハイパーパラメータ推定
  3.6 ガウス過程回帰の一般化
  コラム:ニューラルネットワークとガウス過程
第4章 確率的生成モデルとガウス過程
  4.1 確率変数と確率的生成モデル
  4.2 最尤推定とベイズ推定
  4.3 確率分布の表現
  コラム:ブラウン運動とガウス過程
第5章 ガウス過程の計算法
  5.1 ガウス過程回帰の計算コスト
  5.2 補助変数法
  5.3 変分ベイズ法と確率的勾配法
  5.4 格子状補助入力点配置にもとづくガウス過程法計算
第6章 ガウス過程の適用
  6.1 クリギングと空間統計学
  6.2 ベイズ最適化
第7章 ガウス過程による教師なし学習
  7.1 ガウス過程潜在変数モデル(GPLVM)
  7.2 ガウス過程潜在変数モデルの性質
  7.3 ガウス過程潜在変数モデルの拡張
  7.4 潜在的ガウス過程のサンプリング
付録A 付録
  A.1 行列の分割と逆行列
  A.2 巡回行列の固有値が離散フーリエ変換で得られること
  A.3 行列微分の計算

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