シリーズ 情報科学における確率モデル 統計的パターン認識と判別分析｜コロナ社
シリーズ 情報科学における確率モデル 1 統計的パターン認識と判別分析 栗田 多喜夫 広島大教授 博士（工学） 著日高 章理 東京電機大准教授 博士（工学） 著 機械学習の基本タスクである回帰と識別のための様々な手法について，その本質と特性を解説 ジャンル 情報工学 人工知能・知識工学 人工知能一般 数学 確率・統計 確率・統計一般 【読者対象】 機械学習，パターン認識，ニューラルネットなどに興味を持っている学生，研究者 【書籍の特徴】 本書は，パターン認識において用いられる線形回帰や線形判別分析といった手法について，「各手法が本質的になにを実現しようとしているのか」という点を理解するうえで一つの答えを示しています。パターン認識をこれから新たに学びたいと考えている読者はもちろん，各手法をもう少し統一的に理解がしたいと思っている読者にとっても気づきが得られる内容です。 本質的な理解のアプロー
自然言語処理シリーズ 8 トピックモデルによる統計的潜在意味解析 | コロナ社
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
自然言語処理シリーズ 4 機械翻訳 | コロナ社
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
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