確率的機械学習：入門編 I（第I巻）
Kevin P. Murphy / 持橋 大地 / 鈴木 大慈 · 朝倉書店
内容紹介
Kevin P. Murphy Probabilistic Machine Learning: An Introduction" (MIT Press 2022) の全訳（2分冊）。 基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト。 IとIIの2分冊．第I巻では基礎の数理と線形モデルを扱う。 【主な目次】 1 はじめに 第I部 基礎 2 単変量の確率モデル 3 多変量の確率モデル 4 統計学 5 決定理論 6 情報理論 7 線形代数 8 最適化 第II部 線形モデル 9 線形判別分析 10 ロジスティック回帰 11 線形回帰 12 一般化線形モデル 1 はじめに 第I部 基礎 2 単変量の確率モデル 3 多変量の確率モデル 4 統計学 5 決定理論 6 情報理論 7 線形代数 8 最適化 第II部 線形モデル 9 線形判別分析 10 ロジスティック回帰 11 線形回帰 12 一般化線形モデル
編集部より
Kevin P. Murphyによる確率的機械学習の入門書の第I巻です。持橋大地、鈴木大慈の翻訳により朝倉書店から刊行されました。機械学習の基礎となる確率論的アプローチを体系的に学べる一冊で、数理的な基盤から実践的な手法まで丁寧に解説されています。紙版は8,250円で提供されており、機械学習を本格的に学びたい研究者や学生にとって有用な参考書となるでしょう。複数巻構成の第I巻として、確率的機械学習の基礎を固めるための内容が収録されています。
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