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)

著者 : 持橋大地 大羽成征

• 講談社 (2019年3月9日発売)

作品紹介・あらすじ

圧倒的に柔軟なベイズ的回帰モデルであるガウス過程の日本初の入門書。
基礎の線形回帰から始め、ガウス過程の原理をゼロからていねいに解説。
教師なし学習、実応用など最近の話題まで紹介した。　さあ、はじめよう！

【おもな内容】

第0章　たった5分でガウス過程法が分かってしまう
　第1ステップ：機械学習って何？
　第2ステップ：回帰と最小二乗法
　第3ステップ：確率モデリングとベイズ推定
　第4ステップ：ガウス分布と共分散
　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
　単回帰
　重回帰とベクトル表現
　線形回帰モデル
　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
　ガウス分布とは
　重みの事前分布とリッジ回帰
　多変量ガウス分布

第3章　ガウス過程
　線形回帰モデルと次元の呪い
　ガウス過程
　ガウス過程とカーネル
　ガウス過程回帰モデル
　ガウス過程回帰のハイパーパラメータ推定
　ガウス過程回帰の一般化

第4章　確率的生成モデルとガウス過程
　確率変数と確率的生成モデル
　最尤推定とベイズ推定
　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
　ガウス過程回帰の計算コスト
　補助変数法
　変分ベイズ法と確率的勾配法
　格子状補助入力点配置に基づくガウス過程法計算

第6章　ガウス過程の適用
　クリギングと空間統計学
　ベイズ最適化

第7章　ガウス過程による教師なし学習
　ガウス過程潜在変数モデル (GPLVM)
　ガウス過程潜在変数モデルの性質
　ガウス過程潜在変数モデルの拡張
　潜在的ガウス過程のサンプリング

感想・レビュー・書評

[あるふれっとさんの感想 · 2019年9月13日]

帯に０章だけでもって書いてるくらい力入れて書いたことが伝わってくる０章。そして０章だけでは理解できなくて、結局全部読む。ガウス過程なるものが、どんな感じのもんで、何をしようとしてるのかイメージがいい感じに掴めた実感がする。（解った気がするだけか）機械学習と絡めることで、グラフがイメージしやすくしている。

[M. Nakamotoさんの感想 · 2019年7月25日]

痒い所に手が届く良書という感じがします。何度か読み直すことになる気がしています。

[fraserlibさんの感想 · 2019年7月12日]

請求記号　417.1/Mo 12

[学習院大学 法経図書センターさんの感想 · 2019年5月22日]

東2法経図・6F開架：417.1A/Mo12g//K

著者プロフィール

統計数理研究所数理・推論研究系 准教授

「2019年 『ガウス過程と機械学習』 で使われていた紹介文から引用しています。」