パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測:コース †必要な事前知識 †
本書に関連する分野 †以下の分野でデータからの予測や分析が必要とされる分野
内容のレベル †本書の各節を3段階にレベル分けしました. ここでのレベルは,内容が「容易〜難解」ということではなく,「他の多くの事柄の基になるような基本的な内容」〜「特殊な状況の下でも適用できるようにする工夫」ということです. ですので,基礎レベルでも複雑な計算を伴う場合もありますし,内容は簡単だが,補足的なので発展レベルとしている章もあります. また,機械学習手法を適用するときに,基礎レベルの手法であっさり解けることもあるし,簡単に解けそうでも条件によっては発展レベルの手法が必要なこともあります.
上巻 †第1章:序 論 †
第2章:確率分布 †
第3章:線形回帰モデル †
第4章:線形識別モデル †
第5章:ニューラルネットワーク †
付録 †下巻 †第6章:カーネル法 †
第7章:疎な解を持つカーネルマシン †
第8章:グラフィカルモデル †
第9章:混合モデルとEM †
第10章:近似推論法 †
第11章:サンプリング法 †
第12章:連続潜在変数 †
第13章:系列データ †
第14章:モデルの結合 † |