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目次

  • 第1章 はじめに
    • 1.1 情報とは何だろう?
    • 1.2 学習とは何だろう?
    • 1.3 確率変数としての情報の記述
    • 1.4 確率モデルのいろいろ
    • 1.5 補遺
  • 第2章 惰報理論の基礎事項
    • 2.1 情報源
    • 2.2 通信路
    • 2.3 符号化
    • 2.4 情報量
    • 2.5 補遺
  • 第3章 情報幾何の考え方
    • 3.1 確率分布の空間
    • 3.2 KL−情報量
    • 3.3 “まっすぐな”線と“平らな”面
    • 3.4 直交葉層化と射影
    • 3.5 補遺
  • 第4章 符号化と種々の情報量
    • 4.1 情報源符号化
    • 4.2 通信路符号化
    • 4.3 連続情報の離散化
    • 4.4 補遺
  • 第5章 モデル選択
    • 5.1 モデル選択の考え方
    • 5.2 推定量のばらつき
    • 5.3 AICの考え方
    • 5.4 MDLの考え方
    • 5.5 AICとMDLに関する補足
    • 5.6 リサンプリング
    • 5.7 補遺
  • 第6章 混合モデルとアルゴリズムの幾何学的理解
    • 6.1 混合によるモデルの拡大
    • 6.2 EMアルゴリズム
    • 6.3 ブースティング
    • 6.4 バギング
    • 6.5 補遺
  • 付録A 確率論の基礎
    • A.1 試行と見本空間
    • A.2 事象
    • A.3 条件による事象の記述
    • A.4 確率測度
    • A.5 確率空間
    • A.6 確率密度
    • A.7 確率密度関数の例
    • A.8 確率変数
    • A.9 確率ベクトル変数
    • A.10 確率変数の平均
    • A.11 特性関数
    • A.12 条件付確率
    • A.13 独立性
    • A.14 大数の強法則
    • A.15 中心極限定理
    • A.16 中心極限定理の略証

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