情報量とはモデルか...

　情報量とはモデルから見て真の構造との離れ具合を測る量である。AICとはAkaike Information Criteriaの頭文字をとった情報量基準であり、AIC=(－2)(最大対数尤度)+2(パラメータ数)の式で表され、この値が大きいほど悪いモデルと見なされる。
　 対数尤度とは、モデルによって目的のデータが得られる確率の対数値で、対数尤度が大きいほどモデルは真のモデルに近いとされる。通常、モデルはパラメータを沢山使うことによって精緻化されるがその分複雑になってしまう。そこで、AICでは第二項がパラメータの増加を抑え、必要最小限の取り込みを可能とし、実用性の高いモデル選択の基準が確立された。
　著者の一人、下平博士が誤解を恐れずに述べているようにAICというのはたったこれだけのことなのだが、日常的に使われる概念ほど着想が偉大であることが多く、AICもその例に漏れない。
　本書では、赤池博士本人が語る着想に至るプロセスから情報通信をはじめとした各分野の第一人者による応用例についてまとめられており、赤池博士の執筆部は、博士自身による手書きの愛らしい図が盛り込まれ、同時代の息吹を感じる。 (ジュンク堂書店新宿店コンピュータ書担当)