- 発売日：2025/11/10
- 出版社：朝倉書店
- ISBN：9784254123036
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商品説明
Kevin P. Murphy Probabilistic Machine Learning: An Introduction" (MIT Press 2022) の全訳（2分冊）。
基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト。
IとIIの2分冊．第I巻では基礎の数理と線形モデルを扱う。
【主な目次】
1 はじめに
第I部 基礎
2 単変量の確率モデル
3 多変量の確率モデル
4 統計学
5 決定理論
6 情報理論
7 線形代数
8 最適化
第II部 線形モデル
9 線形判別分析
10 ロジスティック回帰
11 線形回帰
12 一般化線形モデル
基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト。
IとIIの2分冊．第I巻では基礎の数理と線形モデルを扱う。
【主な目次】
1 はじめに
第I部 基礎
2 単変量の確率モデル
3 多変量の確率モデル
4 統計学
5 決定理論
6 情報理論
7 線形代数
8 最適化
第II部 線形モデル
9 線形判別分析
10 ロジスティック回帰
11 線形回帰
12 一般化線形モデル
目次
1 はじめに
第I部 基礎
2 単変量の確率モデル
3 多変量の確率モデル
4 統計学
5 決定理論
6 情報理論
7 線形代数
8 最適化
第II部 線形モデル
9 線形判別分析
10 ロジスティック回帰
11 線形回帰
12 一般化線形モデル
第I部 基礎
2 単変量の確率モデル
3 多変量の確率モデル
4 統計学
5 決定理論
6 情報理論
7 線形代数
8 最適化
第II部 線形モデル
9 線形判別分析
10 ロジスティック回帰
11 線形回帰
12 一般化線形モデル
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