忙しいあなたの代わりに、史上最強の「良い本・良い暮らし」のご提案

1冊の本に出会うことで、人生が大きく変わることがあります。良い品物に出会ったことで幸せになれることもあります。とはいっても、多様な商品があふれる中で、より価値の高いものを選び出すのは大変です。そこでこのブログでは、忙しいあなたの代わりに、史上最強の「良い本・良いくらし」の提案をさせていただきます。

ベイズ統計

「ベイジアンネットワーク」とは、知識を表現するための道具の1つでで、知識や物事の関係性を「確率」を使って 表現することができます。これを数学的な言い方をすると、「グラフ構造」をもつ「確率モデル」となります。ベイジアンネットワークを使いたいけど、既存ソフトを操作するだけでなく、理論的な基礎を身につけて、一歩踏み込んだ理解をしたいあなたはこちらはいかがでしょうか

ベイズ統計に基づいたモデリングは、正規分布以外の確率分布を使うことが、マルコフ連鎖モンテカルロ法によって、比較的手軽に汎用的に実現できます。しかし実際は、慣れない確率分布を扱うのには、ハードルがある方も多いのではないでしょうか。本書では豊富な応用例が示されており、例に習って自分のデータへの適用を助けてくれます。プレート表現(グラフィカルモデル)の使い方も説明されており、結果などをスッキリ表現することができ、プレゼンなどでも重宝するはずです。「ベイズ」と「モデリング」を手を動かしながらも理解でき、「結果の伝達」もサクッと学べる1冊はこちらです

「確率的グラフィカルモデル」とは、「ベイジアンネットワーク」や「マルコフネットワーク」を含んだ概念です。 「グラフィカルモデル」は、興味ある現象を確率的に表現し、それら同士の因果関係を、事前知識と実際に得られたデータから、ネットワーク構造としてモデル化することができます。 他の統計モデルと比べて、モデル構築の自由度が高いことなどのメリットがあります。 顧客の行動予測やゲノム解析でも活用されているグラフィカルモデルの全体像をサクッとつかみたい、効率的に知りたいところから身につけたいあなたにおすすめの本を紹介します。
『【確率的グラフィカルモデル】仕事の悩みを解決するベイジアンネットワークを、基礎から応用までサクッと俯瞰したいあなた、こちらはいかがでしょうか【目次あり】』の画像

最近とくに盛り上がっている「統計」は、多くの書籍が発売されています。 「人工知能」「機械学習」「データサイエンス」「ビッグデータ」などの技術は、 どれも「統計学」を基礎にしています。 人工知能や機械学習などデータサイエンスを使いこなすには、 統計学を理解することが大事です。 今回は、統計をはじめて学ぶ方、全体像をつかみたい方、世の中の応用例を知りたい方など、 わかりやすい入門本を紹介していきます!

「ベイズ統計」は、現代の統計学の1分野で、産業界への応用範囲も広く、近年特に注目されています。ベイズ統計には、ベイズの定理に基づいた統計的手法条件付き確率分布による統計モデリングの2つが含まれていると考えると分かりやすいかもしれません。 近年注目されるよう
『【ベイズ法の基礎と応用】東工大の講義から生まれた、階層ベイズ、ベイジアン・ネットワーク、隠れマルコフモデルなどの理論が学べ、MCMC法も身につけれる1冊はこちらです【目次あり】』の画像

「ベイズ学習」は、ベイズの定理に基づいて行われる学習です。 観測データを使って、未知パラメータの事後確率分布を計算し、それを使って、新しいデータに対する予測分布を計算する手法です。その他の推定法として、最尤推定法や、事後確率最大化推定法などがありますが、
『自力で「変分ベイズ学習」を実行できるようになりたい方、論文からは読み取りにくい「ノウハウ」を学べる1冊、こちらはいかがでしょうか』の画像

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