「ガウス過程と機械学習」 ガウス過程法についてゼロから学びたい方へ

持橋大地, 大羽成征, 「ガウス過程と機械学習」, 講談社, 2019

講談社: https://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000147677

Amazon: https://www.amazon.co.jp/dp/4061529269/

ガウス過程、ガウス過程回帰、機械学習について学ぶための本です。

ガウス過程回帰(Gaussian Process Regression, GPR)～予測値だけでなく予測値のばらつきも計算できる！～

ガウス過程による回帰(Gaussian Process Regression, GPR)について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、GPRで何ができるか、GPRをどのように計算するかが説明されていま...

最初から読み進めることで、ガウス過程のイメージをもてるようになり、そして線形回帰モデルやガウス分布といった基礎的なところから、ガウス過程について学べるようになっています。さらには、ニューラルネットワークとガウス過程の関係、ガウス過程による教師なし学習、確率的生成モデルについても学べる本です。

以下は、講談社における内容紹介の引用です。

圧倒的に柔軟なベイズ的回帰モデルであるガウス過程の日本初の入門書。基礎の線形回帰から始め、ガウス過程の原理をゼロからていねいに解説。教師なし学習、実応用など最近の話題まで紹介した。さあ、はじめよう！

圧倒的に柔軟なベイズ的回帰モデルであるガウス過程の日本初の入門書。

基礎の線形回帰から始め、ガウス過程の原理をゼロからていねいに解説。

教師なし学習、実応用など最近の話題まで紹介した。　さあ、はじめよう！

ガウス過程は、確率分布やサンプリングといったとっつきにくい内容が含まれているため、初学者には難易度が高いです。ただこの本では、あえて機械学習の最初にもってきて、イメージ先行でガウス過程の内容を理解する仕組みになっています。そして、ガウス過程を理解してしまえば、他の機械学習の手法はもっと簡単でしょう♪というわけです。ガウス過程は適応的実験計画法の一つであるベイズ最適化を学ぶ上で必須の方法であり、ぜひトライするとよいと思います。