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概要

ベイズ理論に基づく統計的予測技術は，計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により，近年，急速に進展してきた．本書は，このベイズ理論に基づいた統一的な視点から，機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書である．
確率入門，決定理論，回帰，クラス分類のような基本的で平易な話題から始め，これらの基本をふまえた上で，近年，急速に発展したサポートベクトルマシンやブースティングといった手法，機械学習手法の適用範囲を広げたカーネルトリックやグラフィカルモデルについて詳説する．さらにベイズ理論の実用化にあたって不可欠なMCMCや変分ベイズといった高度な話題まで触れているので，読者はバランスよく展望をもつことができる． この下巻では，上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う．まず，予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと，今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明する．次に，高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや，潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介する．その後，ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ，
次元削減や時系列の扱いといった話題を詳説する．最後に，複数のモデルを結合するブースティングなどの手法を説明する． ■　日本語版のサポートページがあります，是非ご覧下さい． http://ibisforest.org/index.php?PRML

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