Ｐｙｔｈｏｎではじめるベイズ機械学習入門
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あらすじ
★確率的プログラミング言語がすぐに使える！★・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。【主な内容】第1章 ベイジアンモデリングとは1.1 データ解析とコンピュータ1.2 ベイジアンモデリングの基礎1.3 代表的な確率分布1.4 近似推論手法第2章 確率的プログラミング言語（PPL）2.1 ベイジアンモデリングとPPL2.2 自動微分・最適化アルゴリズム2.3 PyMC3の概要2.4 Pyroの概要2.5 NumPyroの概要2.6 TensorFlow Probabilityの概要2.7 GPyTorchの概要第3章 回帰モデル3.1 線形回帰モデル：線形単回帰モデル3.2 線形回帰モデル：線形重回帰モデル3.3 一般化線形モデル：ポアソン回帰モデル3.4 一般化線形モデル：ロジスティック回帰モデル3.5 階層ベイズモデル3.6 ガウス過程回帰モデル：ガウス尤度3.7 ガウス過程回帰モデル：尤度の一般化第4章 潜在変数モデル4.1 混合ガウスモデル4.2 行列分解モデル4.3 状態空間モデル4.4 隠れマルコフモデル4.5 トピックモデル4.6 ガウス過程潜在変数モデル第5章 深層学習モデル5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル5.2 変分自己符号化器5.3 PixelCNN5.4 深層ガウス過程5.5 正規化流
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