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【読者対象】 本書は，音楽を対象とした情報処理に興味を持つ幅広い読者を対象としています。入門的な内容から専門的な内容まで含んでいるので，大学生や大学院生だけでなく，高校生，社会人，研究者など，幅広い読者が楽しめる内容となっています。 【書籍の特徴】 「音楽情報処理」は，コンピュータ上で音楽のあらゆる側面を扱う研究分野で，身近で魅力的な研究成果の宝庫です。本書は，その研究分野名を書名に冠して日本語で初めて書かれた書籍です。音楽情報処理に関する基礎的な解説に加えて，代表的な研究テーマに関して，第一線で活躍中の研究者が具体的な研究事例を交えながら紹介しています。 本書は，読者がパラパラとめくって，興味を持った章から読み始められるように工夫してあります。各章を理解するために前の章まで読んでいる必要はありません。興味に応じていろいろな章を読み進め，最終的に本書全体を読むことで，音楽情報処理の研究分野
広く使われているPythonを活用して、フーリエ解析を学ぶ一冊。Pythonで数学的な処理をした経験がなくても問題ありません。科学技術計算で必須のライブラリNumPyとmatplotlibについて、基本から解説しています。 従来のフーリエ解析の教科書にはあまり収録されていなかった、信号処理への応用が盛り込まれていることも特徴で、信号を周波数で見るという新しい視点が得られます。 必要な箇所には証明がついており、ルベーグ積分のエンジニア向けのユーザーズガイドがあるなど、数学的な面からも基礎が学べます。最終的にはSciPyライブラリを使って、子猫の鳴き声のスペクトログラムを作るレベルにまで達することができます。 本書は，フーリエ解析と信号処理の入門書です。本書を読んで得られる知識は，大きく分けて，フーリエ解析の数学的基礎，信号処理の原理と使い方，Pythonによる科学技術計算の基礎，の三つです。
【本書の特徴】 本書は，インタラクティブな3次元コンピュータグラフィックス (3次元CG) 映像における，キャラクタのアニメーション生成技術に焦点を当てた教科書です。対象とする読者は3次元CGの数理的な基礎知識を持っていることと，動的なキャラクタアニメーションを担うソフトウェアシステムに必要な技術要素とその構成方法について初めて学ぶことを想定しています。 その内容は後述のとおり，ゲームエンジンにおけるアニメーションシステムの位置付けから，各種アニメーション計算アルゴリズム，アニメーションシステムの基本構成，映像シーンに適応したアニメーションの生成，アニメーションシステムと外部のシステムとの連携，そしてキャラクタAIといったキャラクタアニメーション生成技術にわたります。3次元CGアプリケーションに特有の制作工程も踏まえつつ，著者自身が初学者のときに学びたかった基礎的知識を中心に説明しています
「Pythonのように書けて，Cのように動く」新しいプログラミング言語Juliaの基本的な文法や使い方から，実践的な内容として，標準ライブラリには含まれない数値計算やデータの可視化などのパッケージの活用まで解説する。 ◆対象者◆ ＊ Juliaに興味を持ち，初めて触れるプログラミング学習者 ＊ 科学技術計算を高速かつ手軽に行いたい学生や研究者 ◆書籍の特徴◆ Juliaは2012年に開発版が公開され，2018年に安定版のバージョン1.0がリリースされた新しいプログラミング言語である。JuliaはPythonやRなどのスクリプト言語のように手軽に使用できながら，Cなどの高速なプログラミング言語にも匹敵する実行速度をもち，科学技術計算分野を中心に大きな注目を集めている。2019年には，米国の工業・応用数学に関する学会であるSIAM（Society for Industrial and Appl
電気設備の絶縁診断セミナー 開催日時： 2024年12月6日(金) AM 10:00～PM 5:15 会場名： 日本電気協会 会議室（〒100-0006 東京都 千代田区有楽町 1-7-1 電気ビルヂング北館4階） 詳細：一般社団法人 日本電気協会様HP セミナーお申し込みページ URL https://store.denki.or.jp/frontend/seminar/detail/136 「電気設備の絶縁診断入門」 絶縁診断に必要な，設備の構造や絶縁材料の特性，劣化メカニズムなどを体系的に解説する。 特設ページ開設「電子書籍のご案内」（売れ筋をピックアップしています） 下記販売元にて，個人向け電子書籍をお求めいただけます。 ・「Knowledge Worker」丸善雄松堂株式会社 ・「Kinoppy」紀伊國屋書店 ・「VersityWave eBooks」大学生協事業センター ・書
精度保証付き数値計算の基礎 大石 進一 早大教授 工博 編著荻田 武史 東京女子大教授 博士（情報科学） 著柏木 雅英 早大教授 博士（工学） 著劉 雪峰 新潟大准教授 博士（数理科学） 著尾崎 克久 芝浦工大准教授 博士（工学） 著山中 脩也 明星大准教授 博士（工学） 著高安 亮紀 筑波大助教 博士（理学） 著関根 晃太 東洋大助教 博士（工学） 著木村 拓馬 佐賀大准教授 博士（理学） 著市原 一裕 日大教授 博士（理学） 著正井 秀俊 東北大助教 博士（理学） 著森倉 悠介 帝京平成大助教 博士（工学） 著Siegfried M. Rump ハンブルク工科大教授 Ph.D. 著 数値計算の誤差を完全に把握する精度保証付き数値計算について，基礎となる事項を体系的にまとめた。 ジャンル 数学 数値解析 数値解析 数値計算の誤差を完全に把握する数値計算（「精度保証付き数値計算」）が重要と
本書は，コンピュータによる建築形態の生成や分析を志す初学者が核となる基礎理論と計算手法をプログラミングしながら学べるように構成した。フリーのプログラミング環境を入手できる PythonとBlender を使用。 本書では，プログラム言語Pythonを用いて建築の研究や設計に用いられる代表的な数理的手法のいくつかを解説します。私たちは数理的手法を使いこなして建築の研究や設計に活用したいと思っている人たちを対象に，本書を執筆しました。形態生成，最適化，知識処理などの数理的手法の要点を説明し，それらをPythonによってプログラミングする方法を解説します。数理的手法の説明を読み，自分の手でプログラムを書いてみることが数理的手法を使いこなすための一歩になると考えています。 今日，さまざまな数理アプリケーションを手軽に用いることが可能です。内部でどのような計算をしているのかを知らなくても，データを入
カッコウハッシュ，タンゴ木，定数時間アルゴリズムなど，非常に重要であるが内容が先進的であるために通常の教科書では取り上げられなかったアルゴリズムについて，初心者にでもわかるように解説したこれまでにない教科書。 本書はデータ構造とアルゴリズムの重要部分について基礎から最新までを記した本である。対象は主に大学の学部2～3年の講義を想定しているが，大学院でも使用できる進んだ内容も含んでいる。「データ構造とアルゴリズム」と題した書籍は数多く出版されており，それらの中には良書，好著が数多く含まれる。それらがあるにもかかわらず私が本書を記したのにはもちろん意味がある。「データ構造とアルゴリズム」の世界は日進月歩であり，つぎからつぎへと新しく重要な技術が生まれてくる。そしてそのうちのいくつかは基礎的な必須のアルゴリズムとして残っていく。そういったアルゴリズムの中で非常に重要であるにもかかわらず，なまじ先
本書は，実践的にコンパイラを学ぶことができる教科書である。コンパイラを記述するプログラミング言語にはOCamlという関数型言語を採用した。また，目的コードには多くのPCで動作確認ができるようにx64コードを採用した。 言語処理系の研究の歴史は，計算機科学の分野の中でも，特に古い部類に入る。その長い歴史の中でも，最近のコンパイル技術の発展には目を見張るものがある。プログラミング言語に新しい概念が導入されるたびに新たなコンパイル手法が提案されてきたのはもちろんであるが，コード最適化に代表されるコンパイラ特有の技術も目覚ましい発展を遂げてきた。 一方，コンパイラの理論と実装の間のギャップはさらに広がったように見える。なぜなら，コンパイラの理論は，長年かつ多岐にわたるアルゴリズムの集積によってさらに複雑化しており，その実装は，新たな原始言語あるいは目的機械から生ずる多くの例外を，統合するよう求めら
自然言語処理シリーズ 10 文脈解析 - 述語項構造・照応・談話構造の解析 - 奥村 学 東工大教授 工博 監修笹野 遼平 名大准教授 博士（情報理工学） 著飯田 龍 情報通信研究機構 博士（工学） 著 文脈理解に関する自然言語処理の主要な問題である「述語項構造解析」，「共参照・照応解析」，「談話構造解析」についてまとめた。 ジャンル 情報工学 人工知能・知識工学 自然言語処理 本書では，文脈理解に関する自然言語処理の主要な問題である「述語項構造解析」，「共参照・照応解析」，「談話構造解析」について，どのように問題が具体化され，その問題に対してどのような手法が提案されているかを概観する。 本書は，「述語項構造解析」，「共参照・照応解析」，「談話構造解析」という自然言語テキストの文脈理解に関連した三つの解析についてまとめた専門書である。これらの解析はいずれも，形態素解析や係り受け解析などの表
セマンティックWeb は，人が読むドキュメントから機械が意味を解読できる構造化データへ拡張させた未来のWebである。本書では，データの意味を扱うRDF， 共通語彙，リンクトデータ，SPARQLの最新技術を解説する。 セマンティックWebは，未来のWebとして，現在のドキュメント中心のWebを本質的に拡張して「データ中心」のWebを実現する構想である．具体的には，Webドキュメントを人が読むという従来の枠組みを超えて，構造化されたWebデータを機械が読んで処理するWebデータ空間（データのWebと呼ぶ）が構築される．それにより，増大するWeb上で意味的に融合された膨大な知識群が出現しコンピュータの知能を飛躍的に高めるであろう． リンクトデータは，データのWebを実現する上での最も重要な要素である．HTMLによる従来Webではドキュメントがハイパーリンクでつながっているが，データのWebはリン
これ一冊解けばCプログラミングの入門から実践までひととおり習得できる「魔法」の演習書。最近の高級言語とは違い，なにかとテクニックを必要とするC言語について，幅広いテーマやアルゴリズムを基に，その秘訣を伝授します。基礎から実践力まで，無理なくステップアップできるように，一題一題，新しい知見が得られる内容を厳選し，プログラミングへの興味が高まるような幅広いテーマを題材にしました。構成は以下の通りです。 1章は，プログラミング初学者向けの基本文法を確認しながらのスタートアップです。最初のうちは，他人の書いたコードを参考にする機会も多いと思います。プログラムが動いたら満足ではなく，好奇心をもってここを変更したらどうなるだろうと試してみてください。 2章はウォーミングアップとして，配列を使わないで解ける入門的な問題を集めてみました。毎回，もう少し工夫はできないだろうかと考えながら，練習してみましょう
本書では，マルウェア感染攻撃を中心に，攻撃を観測して解析する技術を演習を交えて解説した。本質的な検討方法や実践的な解析技術を学べるような構成とし，サイバー攻撃に対応するための実践力を身につけることができる。 インターネットは，すでに生活に欠かせない水道や電気のようなサービスインフラになっている。パソコンやスマートフォンなどの端末を使えば，Webやメール等のさまざまなサービスを，Webサーバやメールサーバ等を経由して利用できる。しかし，このような利便性を重視した状況は，社会的に重要なサービスや個人情報がインターネット上で活用される文化を作り出した。この結果，インターネットに存在してきたサイバー攻撃の目的が，愉快犯やサービス妨害から，金銭目的や軍事目的へと変化してきた。 サイバー攻撃には，情報を収集する攻撃やサービスの提供を妨害する攻撃などが存在するが，多くの攻撃にはマルウェアが利用される。マ
情報検索システムに代表される情報アクセスシステムを，研究者が適切な方法で評価し，健全な技術進歩に貢献するための道筋を示すことを目的とした。読者としては，コンピュータサイエンス系の学生や周辺分野の研究者を想定している。 1. 情報検索評価の歴史 1.1 情報検索研究の夜明け 1.2 Cranfield 実 験 1.2.1 Cranfield I 1.2.2 Cranfield II 1.3 SMART システムの実験 1.4 MEDLARS システムの実験 1.5 “理想的な” 情報検索テストコレクション 1.6 評価型会議の始まり 1.7 文献紹介 2. 基本的な情報検索評価指標 2.1 適合性判定の前提 2.2 集合検索評価指標 2.2.1 再 現 率 と 精 度 2.2.2 E-measure と F-measure 2.2.3 マクロ平均とマイクロ平均 2.3 二値適合性に基づくランクつき
機械学習技術を使って異常検知をやってみたい人のための実用ガイドである。異常検知にかかわる技術の断片をただ羅列せず，実問題を解く上でぶつかる困難に立ち向かうための方法を体系的に解説している。 1. 異常検知の基本的な考え方 1.1 例題：健康診断 1.2 計算機に判定規則をつくらせたい 1.3 「確率分布」で正常パターンをつかむ 1.4 機械学習で確率分布を求める 1.5 やりたいことを具体的に整理する 1.6 異常の度合いを数値で表す 1.7 いろいろな手法を試してみる 2. 正規分布に従うデータからの異常検知 2.1 異常検知手順の流れ 2.2 1変数正規分布に基づく異常検知 2.2.1 ステップ1：分布推定 2.2.2 ステップ2：異常度の定義 2.2.3 ステップ3：閾値の設定 2.2.4 Rでの実行例 2.3 1変数のホテリング理論の詳細* 2.3.1 1変数正規分布の最尤推定 2
大量のデータの背後にある潜在的な情報を抽出する技術として，トピックモデルと呼ばれる統計モデルの研究が近年注目を集めている。本書はこれについて，言語処理という具体的な問題に対して，その理論と応用をわかりやすく解説する。 0. 本書の使い方 0.1 本書の読み方 0.2 各章と付録の説明 0.3 本書で用いる記号など 1. 統計的潜在意味解析とは 1.1 潜在的意味・トピックと潜在的共起性 1.2 潜在意味解析の歴史 1.3 統計的潜在意味解析とデータ駆動インテリジェンスの創発 1.4 確率的潜在変数モデル 1.5 確率的生成モデルとグラフィカルモデル 2. Latent Dirichlet Allocation 2.1 概要 2.2 多項分布とDirichlet分布 2.3 LDAの生成過程 2.4 LDAの幾何学的解釈 2.5 LDAの応用例 3. 学習アルゴリズ
近年研究開発が盛んな，人間と対話するロボットやスマートフォンアプリなど，対話システムの基本技術を解説する。対話の理論，対話システムの構成，対話管理の技術など，対話システムの必須な知識をわかりやすく説明する。 1. 対話システムの概要 1.1 対話システムとは 1.2 対話システムの類型 1.2.1 入出力のモダリティ 1.2.2 達成すべき目標の有無・種類 1.2.3 対話のドメイン 1.2.4 対話参加者の数 1.3 対話システム研究の歴史 1.4 対話システム実用化の歴史 2. 対話のモデル 2.1 対話のモデルとは 2.2 対話の基本構造 2.2.1 発話行為 2.2.2 談話構造 2.2.3 隣接ペア・交換 2.2.4 話者交替 2.2.5 発話単位 2.3 共通基盤と基盤化 2.3.1 共通基盤 2.3.2 貢献に基づく基盤化のモデル 2.3.3 基盤化アクトに基づく基盤化のモデ
Wordを使うと，あらゆるタイプの文書を簡単に作成できる。本書では，単に辞書的にWordの機能を説明するのではなく，論文・技術文書等をわかりやすく，しかも美しく仕上げるためのプロセス上で，必要なWordの機能と操作を解説した。 1. 本書について 1.1 本書の特色と構成 1.1.1 特色 1.1.2 構成 1.2 本書が対象とする読者 1.3 本書が対象とするWord 2. Wordの基礎 2.1 TeXかWordか ─ 文書処理ソフトの選定 ─ 2.1.1 TeXの素晴らしさとWord 2.1.2 Wordを使うための「大前提」 2.2 文書の見栄えの重要性 ─ 文書の美しさと正確性を印象付ける要素 ─ 2.3 Wordを便利に使い始めるためのTips 2.3.1 「元に戻す」 2.3.2 ショートカットの利用 2.3.3 キーの有効利用 2.3.4 右クリック 3. わかりやすい文書
初学者が一通りのパターン認識と統計的学習の基礎について学ぶことができるよう，基礎的な内容に絞って記した。パターン認識の方法を実装し，実際のデータを分析し，手法を改良できるよう，WebでC言語プログラムを公開した。 1. パターン認識と統計的学習の概要 1.1 パターン認識とは 1.1.1 パターン認識問題の例 1.1.2 パターン認識問題の基本モデル 1.1.3 特徴空間と特徴ベクトル 1.2 ベイズ識別規則と識別関数法 1.2.1 ベイズ決定による最適分類 1.2.2 識別関数による解釈 1.2.3 正規分布を仮定した場合の展開 1.2.4 線形識別関数によるパターン分類 1.3 統計的学習とパターン認識 章末問題 2. 特徴空間の構成と統計的性質 2.1 特徴空間と統計量 2.1.1 特徴空間と特徴ベクトル 2.1.2 パターン分布を測る尺度 2.1.3 データの基準化 2.1.4 特
話し言葉対話の計算モデル 電子情報通信学会 編・発行島津 明 北陸先端科学技術大学院教授 工博 著中野 幹生 （株）ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン 博士（理学） 著堂坂 浩二 秋田県立大教授 博士（情報科学） 著川森 雅仁 慶大大学院特任教授 著 本書は，話し言葉による対話を計算機が行おうとしたらどのような問題があるか，話し言葉の性質，話し言葉のメカニズム，現在どのような技術ができているかなど，これまでの研究成果を踏まえ，基本的なことを具体的に紹介した。 ジャンル 電子情報通信学会発行書籍 電子情報通信学会発行書籍 電子情報通信学会発行書籍 情報工学 人工知能・知識工学 自然言語処理
本書では，機械学習および統計的手法に基づいた統計的機械翻訳を中心に解説しながら，その構成要素である複雑な統計モデルに基づいた様々な要素技術について，「どのように実現しているのか」をその基礎的な知識まで詳細に説明した。 1. 機械翻訳 1.1 歴史 1.1.1 初期の機械翻訳 1.1.2 ALPACレポート 1.1.3 実用システム 1.1.4 データに基づく手法 1.2 知識に基づく機械翻訳 1.2.1 言語のずれと翻訳の難しさ 1.2.2 要素合成原理 1.2.3 翻訳のレベル 1.2.4 解析 1.2.5 変換 1.2.6 生成 1.2.7 その他の話題 1.3 用例に基づく機械翻訳 1.3.1 事例ベース推論としての機械翻訳 1.3.2 用例の検索と修正 1.3.3 複数用例の利用 1.3.4 組合せの手がかり 1.3.5 最適な用例の組合せ 1.3.6 複雑な組合せ 1.3.7 今
分散人工知能は，人間あるいは自律エージェント間の相互作用を解析し，有用なモデルを提供する。本書は，わが国におけるこの分野の初めての入門書で，合理的エージェント，言語行為，黒板，契約ネット，市場などのモデルを紹介する。 1. 合理的エージェント 1.1 様相論理 1.1.1 論理モデル 1.1.2 様相論理と可能世界意味論 1.1.3 時間の論理 1.2 知識と信念の論理モデル 1.2.1 知識と信念 1.2.2 共有知識・共有信念 1.3 行為の論理モデル 1.4 意図の論理モデル 1.4.4 意図と行為 1.4.2 持続目標による意図の定式化 1.4.3 共同意図と共同行為 2. 言語行為 2.1 言語行為の考え方 2.1.1 行為としての言語 2.1.2 言語行為の理論 2.1.3 言語行為の分類 2.1.4 言語行為の適切性条件 2.2 言語行為の論理モデル 2.2.1 言語行為の論
本書は，音声言語処理と自然言語処理を有機的に関連付け，工学的応用（音声認識，音声合成，テキスト解折，検索，質問応答，機械翻訳，対話など）を目的とした基礎技術について解説したわが国で最初の大学・大学院用教科書である。 この演習PDFでは，以下のような演習を用意しています。 �●Praat を用いて，音声のスペクトログラム，ピッチ，フォルマントを観察します（演習時間の目安: 1 時間）。 �●HTK を用いて，音声データからMFCC を抽出します（演習時間の目安: 2時間）。 �●HTK を用いて，MFCC から音響モデルを学習し，得られた音響モデルに基づいて音声認識します（演習時間の目安: 4 時間）。 � �●HTK を用いて，数字単位のHMM を学習し，連続数字音声認識を行います（演習時間の目安: 4 時間）。 � �●MeCab を用いて形態素解析し，SRILM を用いて言語モデルを作
自然言語処理における機械学習の利用について理解するため，その基礎的な考え方を伝えることを目的としている。広大な同分野の中から厳選された必須知識が記述されており，論文や解説書を手に取る前にぜひ目を通したい一冊である。 1. 必要な数学的知識 1.1 準備と本書における約束事 1.2 最適化問題 1.2.1 凸集合と凸関数 1.2.2 凸計画問題 1.2.3 等式制約付凸計画問題 1.2.4 不等式制約付凸計画問題 1.3 確率 1.3.1 期待値，平均，分散 1.3.2 結合確率と条件付き確率 1.3.3 独立性 1.3.4 代表的な離散確率分布 1.4 連続確率変数 1.4.1 平均，分散 1.4.2 連続確率分布の例 1.5 パラメータ推定法 1.5.1 i.i.d.と尤度 1.5.2 最尤推定 1.5.3 最大事後確率推定 1.6 情報理論 1.6.1 エントロピー 1.6.2 カルバ
特許情報を対象とした情報検索や機械翻訳などの自然言語処理技術から，特許制度に関する基礎知識までを体系的に網羅した業界初の専門書であり，情報処理の研究者や技術者，さらに特許実務者まで幅広い読者層に薦める一冊である。 1. 特許実務における特許情報処理技術 1.1 特許実務の概要 1.2 特許実務のフェーズ 1.3 特許実務で利用される特許情報処理システム 1.3.1 業務推進系システム 1.3.2 管理系システム 1.3.3 分析評価系システム 2. 特許検索 2.1 情報検索の理論と技術 2.1.1 情報検索の世界観 2.1.2 索引付け 2.1.3 検索モデル 2.1.4 検索質問の入力支援 2.1.5 多言語情報検索 2.1.6 情報検索の評価 2.2 特許検索用テストコレクション 2.2.1 概要 2.2.2 NTCIR–3 特許検索タスク 2.2.3 NTCIR–4 特許検索タスク
近年，社会や産業において必要とされる確率と統計の知識は高度化している。本書は情報学への架橋になるよう，確率と統計の基礎的な概念を平易に解説し，それらの概念が将来どのように変貌を遂げるかについても解説している。 第I部 確率 1. 確率空間 1.1 有限集合と可算集合の確率空間 1.2 実数上の確率空間 1.3 一般化された確率密度関数 1.4 一般の確率空間 2. 確率変数 2.1 確率変数の定義と概念 2.2 確率変数の関係 2.3 独立性 2.4 確率変数の収束 3. 平均と分散 3.1 平均と分散の定義 3.2 チェビシェフの不等式 3.3 イェンセンの不等式 4. 特性関数 4.1 特性関数の定義 4.2 特性関数とモーメント 4.3 特性関数と独立性 5. 条件つき確率とベイズの定理 5.1 同時確率と条件つき確率 5.2 ベイズの定理と逆推論 6. 中心極限定理 6.1 大数の
音響サイエンスシリーズ 23 生体組織の超音波計測 日本音響学会 編松川 真美 同志社大教授 編著山口 匡 千葉大教授 編著長谷川 英之 富山大教授 編著斎藤 繁実 東海大名誉教授 著西條 芳文 東北大教授 著細川 篤 明石高専准教授 著長谷 芳樹 ピクシーダストテクノロジーズ（株） 著蜂屋 弘之 東工大教授 著神山 直久 GEヘルスケア・ジャパン（株） 著吉田 憲司 千葉大助教 著金井 浩 東北大教授 著椎名 毅 京大教授 著山越 芳樹 群馬大特任教授 著梅村 晋一郎 東北大名誉教授 著工藤 信樹 北大准教授 著 超音波を利用した診断・治療技術のベースとなる生体組織の音波物性の理解を目指し，生体組織の計測手法の基礎と臨床手法の現状と課題を様々な視点からまとめている。超音波計測の基礎から学べるよう配慮されている。
音に関する不思議な現象や面白い話など，知っているといつか役立つかも？しれない雑学情報を紹介している。音に興味をいだくと同時に，科学の世界がいかに不思議な驚きに満ちているのかということについて記している。 1. 不思議な音の科学 1.1 初級編 1.1.1 水の量と音の高さ 1.1.2 音叉の謎 1.1.3 音で音を消せますか？ 1.1.4 自分の声の不思議 1.1.5 人の気配って？ 1.1.6 ダイヤルトーンの正体 1.1.7 みんなが好きな音，嫌いな音って？（10 000 人ネット調査の結 果より） 1.2 中級編 1.2.1 音は屈折する 1.2.2 ヘリウム音声のメカニズム 1.2.3 ハンドマイクのもち方 1.2.4 聴覚vs.視覚 1.2.5 トンネルドン 1.2.6 加圧説vs.減圧説 1.2.7 存在しないのに聞こえる音（1）音韻修復 1.2.8 耳の悪い人には，大声で話し
ベイズ統計学に初めて出会う人が疑問に思うことを解説し，理論的な基礎を明らかにし，実用上で注意することを説明する。統計モデルとは何か，事前分布とは何か，ベイズ統計学ではどんな法則が成り立つか，などを学びたい人に最適。 1. はじめに 1.1 ベイズ推測の定義 1.2 考察される量 1.2.1 分配関数と自由エネルギー 1.2.2 推測と汎化 1.2.3 計算できる例 1.3 さまざまな推測方法 1.4 事後分布の例 1.5 確率モデルの例 1.5.1 確率モデルがわかっている場合 1.5.2 確率モデルが仮のものである場合 1.6 本書の概略 1.7 一般的注意 1.7.1 本書の厳密性について 1.7.2 表記法 1.8 質問と回答 章末問題 2. 基礎概念 2.1 真の分布と確率モデルの関係 2.2 理論の基礎 2.2.1 基礎概念 2.2.2 正規化された変量 2.2.3 キュムラント
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