ベイズ推定入門
モデル選択からベイズ的最適化まで
著：大関 真之
紙版
内容紹介
『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』の第2弾、ストーリーで難解なベイジアンネットワークまで理解できる!!
ベイズ推定の理解にはかなり高度な数学的知識が必要で、数学が得意でない人は、条件付き確率あたりでくじけてしまいます。そこで本書は、解説を会話調にし、イラストを中心とした親しみやすいストーリー仕立て（童話のような欧風ファンタジー）とすることで、小説を読むようにベイズ推定で大事な「もしも」に備えた事前分布について始まり、結局どんな推定が良いのかを探す「モデル選択」、最新の技術であるベイズ的最適化まで読み通せる書籍とします。さらに、併せて機械学習との関連や最新の技術との関連についても解説します。
目次
第1章 こんなところにベイズ推定
第2章 確率分布とベイズ推定
第3章 機械学習とベイズ推定
第4章 不可能を可能にするベイズ推定
第5章 カーネル法とベイズ的最適化
第6章 無限の可能性を考えるベイズ推定
その後の兵士さん（参考文献）
あとがき
索 引
ISBN：9784274221392
。出版社：オーム社
。判型：A5
。ページ数：192ページ
。定価：2400円（本体）
。発行年月日：2018年02月
。発売日：2018年02月06日
。国際分類コード【Thema（シーマ）】 １：PBT。
