資料詳細

[ 和図書 ] 変分ベイズ学習 ( 機械学習プロフェッショナルシリーズ )

中島伸一／著 -- 講談社 -- 2016.4 --

所蔵

所蔵は 1 件です。

所蔵館	所蔵場所	資料区分	請求記号	資料コード	所蔵状態	資料の利用
配架日	協力貸出	利用状況	返却予定日	資料取扱	予約数	付録注記	備考
中央	3階A	一般洋図書	F/235.3/S23/O	7106849625		配架図 Digital BookShelf
2016/04/25	可能	利用可			0

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ISBN	2015004988
原タイトル注記	原タイトル:The classical language of architecture
都立翻訳原書名注記	原書名:The classical language of architecture
価格	¥2300
書誌・年譜・年表	文献:p148〜158
一般件名	建築-歴史
一般件名カナ	ケンチク-レキシ
一般件名典拠番号	510716810180000
分類：都立NDC10版	523.053
資料情報1	『変分ベイズ学習』（機械学習プロフェッショナルシリーズ）　中島伸一／著　講談社　2016.4（所蔵館：中央　請求記号：/007.1/5462/2016　資料コード：7107225948）
URL	https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1100617342

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第1章確率とベイズの定理: 1.1 同時分布; 1.2 周辺分布; 1.3 条件付き分布; 1.4 ベイズの定理
第2章ベイズ学習の枠組み: 2.1 ベイズ事後分布; 2.2 事後確率最大化推定法; 2.3 ベイズ学習; 2.4 経験ベイズ学習
第3章確率モデルの例: 3.1 ガウス分布モデル; 3.2 線形回帰モデル; 3.3 自動関連度決定モデル; 3.4 多項分布モデル; 3.5 行列分解モデル; 3.6 混合分布モデル; 3.7 混合ガウス分布モデル; 3.8 潜在的ディリクレ配分モデル
第4章共役性: 4.1 代表的な確率分布; 4.2 共役性の定義; 4.3 等方的ガウス分布モデルの場合; 4.4 ガウス分布モデルの場合; 4.5 線形回帰モデルの場合; 4.6 多項分布モデルの場合
第5章予測分布と経験ベイズ学習: 5.1 事後平均(ベイズ推定量)と事後共分散; 5.2 予測分布; 5.3 周辺尤度; 5.4 経験ベイズ学習
第6章変分ベイズ学習: 6.1 変分ベイズ学習の枠組み; 6.2 条件付き共役性; 6.3 設計指針; 6.4 変分法; 6.5 変分ベイズ学習アルゴリズム; 6.6 経験変分ベイズ学習アルゴリズム; 6.7 行列分解モデルの場合; 6.8 欠損値のある行列分解モデルの場合; 6.9 混合ガウス分布モデルの場合
第7章変分ベイズ学習の性質: 7.1 非漸近理論と漸近理論; 7.2 行列分解モデルにおける変分ベイズ学習の非漸近理論; 7.3 混合ガウス分布モデルにおける変分ベイズ学習の漸近理論; 7.4 その他の理論結果

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