渡辺澄夫ベイズ理論100問 with Python/Stan

渡辺澄夫ベイズ理論100問 with Python/Stan

特典

ISBN/JAN
9784320125155
著者
鈴木讓
出版社
共立出版
レーベル

発売日
2024/07/03
商品説明
第0章　やさしく学べる渡辺澄夫ベイズ理論 0.1　頻度論的な統計学 0.2　ベイズ統計学 0.3　事後分布の漸近正規性 0.4　モデル選択 0.5　WAICやWBICがなぜベイズ統計なのか 0.6　「正則」とは何か 0.7　WAICやWBICの理解になぜ代数幾何が必要なのか 0.8　広中の特異点解消，恐るに足らず 0.9　代数幾何の λ は，ベイズ統計でどのような意味をもつのか第1章　渡辺ベイズ理論入門 1.1　事前分布，事後分布，予測分布 1.2　真の分布と統計モデル 1.3　正則性を仮定しない一般化に向けて 1.4　指数型分布族問題1~13 第2章　MCMCとStan 2.1　MCMCとMetropolis-Hastings法 2.2　Hamiltonianモンテカルロ法 2.3　Stanの実際付録：命題の証明問題14~26 第3章　数学的準備 3.1　基礎的な数学 3.2　解析関数 3.3　大数の法則と中心極限定理 3.4　Fisher情報量行列付録：命題の証明問題27~41 第4章　正則な統計モデル 4.1　経験過程 4.2　事後分布の漸近正規性 4.3　汎化損失と経験損失付録：命題の証明問題42~53 第5章　情報量規準 5.1　情報量規準によるモデル選択 5.2　AICとTIC 5.3　WAIC 5.4　自由エネルギー，BIC，WBIC 付録：命題の証明問題54~66 第6章　代数幾何 6.1　代数的集合と解析的集合 6.2　多様体 6.3　特異点とその解消 6.4　広中の定理 6.5　渡辺ベイス理論における局所座標問題67~74 第7章　WAICの本質 7.1　状態密度の公式 7.2　事後分布の一般化 7.3　WAICの性質 7.4　クロスバリデーション的な方法との等価性付録：命題の証明問題75~86 第8章　WBICと機械学習への応用 8.1　WBICの性質 8.2　学習係数の計算 8.3　深層学習への応用 8.4　混合正規分布への応用 8.5　無情報事前分布付録：命題の証明問題87~100 参考文献索引
備考・キーワード

型番

9784320125155-011

販売価格

4,290円(税390円)

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