※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 『機械学習入門ーボルツマン機械学習から深層学習までー』の第2弾、ストーリーで難解なベイジアンネットワークまで理解できる!! 　ベイズ推定の理解にはかなり高度な数学的知識が必要で、数学が得意でない人は、条件付き確率あたりでくじけてしまいます。そこで本書は、解説を会話調にし、イラストを中心とした親しみやすいストーリー仕立て（童話のような欧風ファンタジー）とすることで、小説を読むようにベイズ推定で大事な「もしも」に備えた事前分布について始まり、結局どんな推定が良いのかを探す「モデル選択」、最新の技術であるベイズ的最適化まで読み通せる書籍とします。さらに、併せて機械学習との関連や最新の技術との関連についても解説します。 第1章　こんなところにベイズ推定 1ー1　探し物は何ですか？ 　Column　世の中はビッグデータ時代？ 1ー2　手がかりは大切に 　Column　最尤推定とベイズ推定 1ー3　事後確率分布 　Column　事前分布の役割 1ー4　ベイズの定理 　Column　統計的モデリング 1ー5　同時確率と条件つき確率 　Column　確率なんて大っ嫌い 第2章　確率分布とベイズ推定 2ー1　イノシシはどこにいる？ 　Column　事前分布は人の勝手？ 2ー2　もっともらしい場所はどこ？ 　Column　あらゆる可能性の追求 2ー3　モデル選択 　Column　オッカムの剃刀 2ー4　点推定と分布推定 　Column　汎化性能と一致性 第3章　機械学習とベイズ推定 3ー1　正則化とベイズ推定 　Column　機械学習でもベイズ推定 3ー2　統計科学と機械学習 　Column　ベイズ推測を利用した機械学習 3ー3　正則なモデルと特異なモデル 　Column　勾配法の進化 3ー4　データが足りない！ 　Column　ニューラルネットワークの理解に向けて 3ー5　過学習を防ぐ 　Column　未来を予測する詐欺に注意 第4章　不可能を可能にするベイズ推定 4ー1　謎の少女との出会い 　Column　データ同化 4ー2　第２の逆問題 　Column　連立方程式が研究の最前線？ 4ー3　どうやって方程式を解くの？ 　Column　スパースモデリング 4ー4　驚異の圧縮センシング 第5章　カーネル法とベイズ的最適化 5ー1　困ったときのカーネル法 　Column　カーネル法と深層学習 5ー2　リプリゼンター定理 　Column　リプリゼンター定理の言っていること 5ー3　ノンパラメトリックモデルとパラメトリックモデル 　Column　スプライン補間とノンパラメトリックモデル 5ー4　ガウス過程 　Column　全ては最適化 5ー5　効率の良い計画を！ ベイズ的最適化 　Column　実験計画法 第6章　無限の可能性を考えるベイズ推定 6ー1　大数の法則 　Column　僕らの体に眠る中心極限定理 6ー2　ベイズ推定の真価 　Column　物理学の活躍 6ー3　見えないものが見える！ その後の兵士さん（参考文献） あとがき 索引

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