本・コミック: グラフィカルモデル/渡辺有祐:オンライン書店Honya Club com

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グラフィカルモデル

価格: 3,080円（本体2,800円＋税）
発行年月: 2016年04月
判型: Ａ５
ISBN: 9784061529168

各種グラフィカルモデルの紹介から、機械学習における使い方まで丁寧に解説する。この手法が有効な問題の見分け方、グラフの扱い、推論・学習に活かす方法など、必要なことをコンパクトにまとめた。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全31巻(＊)にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第4期として、以下の4点を刊行!

ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング　鹿島久嗣/小山聡/馬場雪乃・著
変分ベイズ学習　中島伸一・著
ノンパラメトリックベイズ　佐藤一誠・著
グラフィカルモデル　渡辺有祐・著

第5期の刊行は2016年8月、第6期の刊行は2016年12月の予定。

【シリーズ編者】
杉山将東京大学大学院新領域創成科学研究科教授

(＊)【追加・変更について】
2016年2月、『機械学習のための連続最適化』『ガウス過程と機械学習』の2書目を新たにシリーズラインナップに追加しました。また、『統計的自然言語処理』を『深層学習による自然言語処理』に変更しました。詳しくは、講談社サイエンティフィクwebページをご覧ください。

内容情報
[BOOKデータベースより]

視点の転換がカギ！グラフを用いて記述する利点が実感できる。多岐にわたるグラフィカルモデルの使われ方の全体像を示す。入門に便利！必要な公式や凸解析の基礎的事項を付録に収録。

グラフィカルモデル入門
確率論の基礎
ベイジアンネットワーク
マルコフ確率場
因子グラフ表現
周辺確率分布の計算（確率伝搬法；ベーテ近似；平均場近似）
グラフィカルモデルの学習（隠れ変数のないモデル；隠れ変数のあるモデル；具体例）
ＭＡＰ割り当ての計算（最大伝搬法；線形緩和による方法）
グラフィカルモデルの構造学習

[日販商品データベースより]