早稲田大学モノグラフ19
モンテカルロ法に基づくベイズ学習の拡張に関する研究

詳細は、下記からご覧ください。

第I 部ベイズ学習の概要
第1 章ベイズ学習の周辺分野
11 データ分析を取り巻く現況
12 ベイズ推論と近代統計学
13 機械学習と確率的学習モデル
第2 章ベイズ学習の枠組
21 ベイズ学習の原理
22 ベイズ学習の構成
23 ベイズ学習の類型
第3 章ベイズ学習の実装
31 実装手段の概要
32 実装手段の具体例
33 実装手段の比較
第II 部ベイズ学習の拡張
第4 章一括型時系列予測に対する拡張
41 導入
42 提案手法
43 検証実験
44 結論
第5 章逐次型変化検出に対する拡張
51 導入
52 提案手法
53 検証実験
54 結論
第6 章逐次型事前分布の改良
61 導入
62 提案手法
63 検証実験
64 数理的考察
65 結論
第7 章ブースト学習の拡張
71 導入
72 提案手法
73 検証実験
74 数理的考察
75 結論