科学技術と共に歩む

実践 Pythonによるベイズ分析とトピックモデル - 先進的なデータ分析へのアプローチ -

• 藤野 巖 東海大教授 著

ベイズ分析，トピックモデルの基本事項を理論と実践の両方から解説する。無理なくステップアップできる構成を意識するとともに，文書データ，画像データ，軌跡データの解析についてプログラムを作成しながら学習できるよう配慮した。

シリーズ 情報科学における確率モデル 9

ベイズ学習とマルコフ決定過程

• 中井 達 千葉大名誉教授 著

本書は，直接に知ることのできない状態に関する情報を解析するための基本的な方法として用いられるベイズの定理に基づく学習と，それをもとにした部分観測可能なマルコフ決定過程の基本的な結果と応用についてまとめた。

研究に役立つ JASPによるデータ分析 - 頻度論的統計とベイズ統計を用いて -

• 清水 優菜 国士舘大講師 著
• 山本 光 横浜国大教授 著

Rのパッケージを利用した高性能なフリーソフトJASPを利用し，頻度論的統計とベイズ統計を比較しながらデータ分析の基礎を学ぶ。具体的なデータの収集・解析・論文に仕上げるための方法を，流れを追って学べるように記述。

ベイジアンネットワーク

• 植野 真臣 電通大教授 著

近年，最も注目されているベイジアンネットワークの人工知能技術について，その基本的理解をコンパクトにまとめた。数学的な理解を基盤にして，具体的な例や疑似アルゴリズムを示しながら，多くの分野で応用が利くように配慮した。

ベイズ統計の理論と方法

• 渡辺 澄夫 東工大教授 著

ベイズ統計学に初めて出会う人が疑問に思うことを解説し，理論的な基礎を明らかにし，実用上で注意することを説明する。統計モデルとは何か，事前分布とは何か，ベイズ統計学ではどんな法則が成り立つか，などを学びたい人に最適。

ベイジアンネットワークの統計的推論の数理

• 田中 和之 東北大大学院教授 著

本書では，ベイジアンネットワークと確率伝搬法についてのアルゴリズム設計とプログラム作成に必要な基礎事項を段階的にまとめた。特に，確率伝搬法については，具体的な例題に対してできるだけ途中の式を省略しないで記述した。

確率と統計 - 情報学への架橋 -

• 渡辺 澄夫 東工大教授 著
• 村田 昇 早大教授 著

近年，社会や産業において必要とされる確率と統計の知識は高度化している。本書は情報学への架橋になるよう，確率と統計の基礎的な概念を平易に解説し，それらの概念が将来どのように変貌を遂げるかについても解説している。