ベイズ推論による機械学習入門の内容 本の中身の概要 機械学習とベイズ学習 基本的な確率分布 ベイズ推論による学習と予測 混合モデルと近似推論 応用モデルの構築と推論 個人的な所感 誰にオススメか オススメじゃない人 機械学習自体に入門したい人 線形代数や微分積分の基本に自身がない人 オススメな人 ベイズ推論による機械学習入門の内容 機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書) 作者: 須山敦志,杉山将出版社/メーカー: 講談社発売日: 2017/10/21メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る 本の中身の概要 機械学習とベイズ学習 この章では回帰、分類、クラスタリング、次元削減などの機械学習における基本的なタスクについてサラッとおさらいし、 これらのタスクを実際に実行するための方法として「ツールボックスとしての機械学

はじめに データとモデル 確率モデル 確率モデルを作る 複雑なモデルを使うことが最善手であるか モデルの具体的な作り方 モデルの仮定 アンサンブルモデル 点推定モデル 最尤推定 制約付き最尤推定※ （最大事後確率推定） ベイズ予測分布と点推定 ベイズ統計学 ベイズ予測分布を得ることの意義 ベイズ統計学の主題 特異モデルと正則モデル ベイズ統計学のまとめ はじめに ベイズだの頻度論だので盛り上がっているので、ぶん殴られる覚悟で書いてみます。 データとモデル 観測値がランダムに見える場合、それを確率変数 $X$ として扱います。 さて、今、$X$ には我々が知ることのできない真の分布 $q(X)$ があるとしましょう。もしも、$X$ を無限回観測し満遍なくデータを集められるとすれば、$q(X)$ の形状を把握することができるかもしれません。 ところが、そんなのは幻想であって実際に無限回の観測を

はじめに 特徴抽出とは ニューラルネットワークによる特徴抽出 深層学習は特徴抽出を自動で行うのか 補足：本当に自動機械学習に向けて はじめに 未だに強く主張されることの多い「ディープラーニングは人手の特徴抽出作業を自動で実施してくれる」という話。 このことについては肯定も否定もしないというのが私の立場ですが、基本的に「思っているより思い通りには行かない」という事実があることは主張しておきたいです。 そのために、今回「ディープラーニングが自動で特徴抽出を行ってくれる」ということがどういうことなのかを簡単に説明します。 特徴抽出とは まず特徴抽出とは何かを説明していきましょう。特に断りが無い限りは大文字は行列、小文字はベクトルあるいはスカラーだと思って差し支えありません（今回は特に細かい数式の設定が議論に影響することはありません）。 今、入力 $x$ で出力が $y$ となるような適当なデータ