ベイズ推論による機械学習入門

杉山　将（監修），須山敦志（著），“ベイズ推論による機械学習入門　機械学習スタートアップシリーズ”，講談社（2017-10），A5判，定価（本体2,800円＋税）

　最近は深層学習という言葉の方が流通しているが，2010年代はニューラルネットワーク（NN）が全盛である．一方，大雑把に言うと2000年代はベイズ全盛であったが，NNとベイズは対立する技術ではなくお互いに補い合う技術である．本書5.7節にもあるとおり，NNをベイズ的に扱うこともできる．

　本書は，ベイズ推論の意義を理解するための良著であり，更にベイズ推論の基礎から応用まで幅広く勉強したい方のためにも優れた書籍である．私の知る限り，関連する数式やアルゴリズムについて必要十分な記載がなされていることに関して，この本は類書の中で随一と思う．

　まえがきの図0.1で何をどういう順番で学ぶかを一覧できるようになっており，最初に読んで頂きたい．構成は概要の1章，確率分布の基礎の2，3章，応用の4，5章で構成されており，要点は以下のとおりである．

・1章：機械学習とベイズ学習の基礎が解説され，特にグラフィカルモデルの説明が簡潔で分かりやすい．また，最後の1.6.5項でベイズ学習の利点と欠点がまとめられている．