「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

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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...

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。

ベイズ最適化(Bayesian Optimization, BO)~実験計画法で使ったり、ハイパーパラメータを最適化したり~
ガウス過程による回帰をうまく使って、実験計画法における新しい実験候補を探索したり、回帰モデルやクラス分類モデルのハイパーパラメータ (学習で...

また、こちらの筆者のサポートページも、各章における計算プログラムやガウス過程についての情報があり参考になります。

「ガウス過程と機械学習」 では、データ解析・機械学習に関連する内容として、主に以下のことを学べます。

  • 機械学習とは、ガウス過程とは、回帰、最小二乗法、確率モデリング、ベイズ推定、ガウス分布、共分散、ガウス過程回帰
  • 単回帰、重回帰、リッジ回帰
  • 多変量ガウス分布
  • カーネル、ハイパーパラメータの推定
  • 確率的生成モデル、最尤推定、ベイズ推定
  • クリギング、空間統計学、ベイズ最適化
  • ガウス過程による教師なし学習

以上です。

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