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【HB】丸善丸の内本店×hontoブックツリー こんな気分に浸りたい!秋と寂しさを楽しむ60冊(~11/1)

目次

  • 第1章 確率の基礎
    • 1.1 確率
    • 1.2 確率分布
  • 第2章 ユニグラムモデル
    • 2.1 文書表現
    • 2.2 ユニグラムモデル
    • 2.3 最尤推定
    • 2.4 最大事後確率推定
    • 2.5 ベイズ推定
    • 2.6 ベイズ予測分布
    • 2.7 ハイパーパラメータ推定
    • 2.8 モデル選択
  • 第3章 混合ユニグラムモデル
    • 3.1 混合ユニグラムモデル
    • 3.2 混合モデル
    • 3.3 EMアルゴリズム
    • 3.4 変分ベイズ推定
    • 3.5 ギブスサンプリング
  • 第4章 トピックモデル
    • 4.1 トピックモデル
    • 4.2 グラフィカルモデル
    • 4.3 最尤推定
    • 4.4 変分ベイズ推定
    • 4.5 ギブスサンプリング
    • 4.6 MAP推定,変分ベイズ推定,ギブスサンプリングの関係
    • 4.7 潜在意味解析
    • 4.8 評価尺度
    • 4.9 実験
  • 第5章 トピックモデルの拡張:他の情報も利用する
    • 5.1 結合トピックモデル
    • 5.2 対応トピックモデル
    • 5.3 ノイズあり対応トピックモデル
    • 5.4 著者トピックモデル
    • 5.5 トピック追跡モデル
  • 第6章 トピックモデルの拡張:トピックに構造を入れる
    • 6.1 相関トピックモデル
    • 6.2 パチンコ配分モデル
    • 6.3 確率的潜在意味可視化
  • 第7章 文書以外のデータへの適用
    • 7.1 画像
    • 7.2 ネットワーク
  • 第8章 トピック数の推定
    • 8.1 混合モデルのトピック数の推定
    • 8.2 トピックモデルのトピック数の推定
  • 付録A 代表的な確率分布
    • A.1 ベルヌーイ分布
    • A.2 カテゴリ分布
    • A.3 正規分布
    • A.4 多次元正規分布
    • A.5 ポアソン分布
    • A.6 指数分布
    • A.7 ガンマ分布
    • A.8 ウィッシャート分布
    • A.9 ベータ分布
    • A.10 ディリクレ分布

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