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資料の状態
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| No. |
資料番号 |
資料種別 |
請求記号 |
配架場所 |
状態 |
貸出
|
| 1 |
0013050646 | 図書一般 | 547.1/ｾｷ15/ | 2F自然 | 貸出可 |
○ |
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書誌情報サマリ
| タイトル |
ベイズ信号処理
|
| 人名 |
関原 謙介／著
|
| 人名ヨミ |
セキハラ ケンスケ |
| 出版者・発行者 |
共立出版
|
| 出版年月 |
2015.4 |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| 書誌種別 |
図書 |
| タイトル |
ベイズ信号処理 |
| サブタイトル |
信号・ノイズ・推定をベイズ的に考える |
| 並列タイトル |
Bayesian Signal Processing |
| タイトルヨミ |
ベイズ シンゴウ ショリ |
| サブタイトルヨミ |
シンゴウ ノイズ スイテイ オ ベイズテキ ニ カンガエル |
| 人名 |
関原 謙介／著
|
| 人名ヨミ |
セキハラ ケンスケ |
| 出版者・発行者 |
共立出版
|
| 出版者・発行者等ヨミ |
キョウリツ シュッパン |
| 出版地・発行地 |
東京 |
| 出版・発行年月 |
2015.4 |
| ページ数または枚数・巻数 |
9,157p |
| 大きさ |
21cm |
| 価格 |
￥２８００ |
| ISBN |
978-4-320-08574-9 |
| ISBN |
4-320-08574-9 |
| 注記 |
文献:p155 |
| 分類記号 |
547.1
|
| 件名 |
信号処理
／
数理統計学
|
| 内容紹介 |
統計的信号処理の枠組みの中で、ベイズ推定をもとにした信号処理法を、ベイズ推定を初めて学ぶ読者を対象として解説。初学者にも議論の筋道が追えるよう、数式の展開や導出などをできる限りていねいに説明する。 |
| 著者紹介 |
東京工業大学物理情報工学修士課程卒業。首都大学東京名誉教授。工学博士。東京医科歯科大学ジョイントリサーチ講座特任教授。専門は逆問題、信号源再構成法。著書に「統計的信号処理」がある。 |
| 言語区分 |
JPN |
| タイトルコード |
1009811895184 |
| 目次 |
第1章 確率と確率分布 |
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1.1 確率／1.2 確率分布／1.3 ベクトル形確率変数／1.4 多次元正規分布 |
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第2章 最尤推定と正則化ミニマムノルム解 |
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2.1 線形離散モデル／2.2 最尤原理と最小二乗法の導出／2.3 線形最小二乗法の解／2.4 L2ノルム正則化を用いた解／2.5 劣決定系での最小二乗推定／問題 |
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第3章 ベイズ推定の基礎 |
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3.1 ベイズ定理／3.2 線形離散モデルでの未知量推定／3.3 未知量xの点推定／3.4 線形正規モデルでの事後確率分布の導出／問題 |
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第4章 EMアルゴリズム |
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4.1 未知量xとハイパーパラメータの推定／4.2 ハイパーパラメータに対する尤度／4.3 平均データ尤度／4.4 線形正規モデルにおけるEMアルゴリズム／4.5 L2正則化ミニマムノルム解のベイズ的導出／4.6 EMアルゴリズムの汎関数を使った導出／問題 |
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第5章 スパースベイズ推定 |
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5.1 確率モデル／5.2 推定の定式化／5.3 周辺尤度関数の導出／5.4 ハイパーパラメータαの更新式／5.5 凹関数の性質を用いたアルゴリズム／5.6 どうしてスパースな解が得られるのかについての考察／問題 |
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第6章 ベイズ因子分析 |
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6.1 因子分析モデル／6.2 確率モデル／6.3 EMアルゴリズム／6.4 ベイズ因子分析:まとめ／問題 |
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第7章 変分ベイズ法 |
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7.1 変分近似による事後分布の導出／7.2 VBEMアルゴリズムの導出／7.3 VBEMアルゴリズム-スカラー変数の例／7.4 VBEMアルゴリズム-L2正則化ミニマムノルム解への適用 |
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第8章 変分ベイズ因子分析 |
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8.1 混合行列に対する事前確率分布／8.2 VBEMアルゴリズム／8.3 自由エネルギーの計算式／8.4 変分ベイズ因子分析のまとめ／問題 |
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第9章 ベイズ判別分析 |
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9.1 フィシャーの線形判別／9.2 確率的な判別法／9.3 判別パラメータの最尤推定／9.4 スパースベイズ判別／問題 |
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第10章 数値実験 |
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10.1 海底電線の位置推定／10.2 時空間信号からのベイズ因子分析を用いたノイズ除去 |
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付録 数学的補足 |
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A.1 凹関数の例／A.2 ガンマ分布／A.3 ベクトルのノルム定義／A.4 汎関数微分／A.5 KLダイバージェンス／A.6 ラプラス近似／A.7 スカラーのベクトルあるいは行列での微分／A.8 逆行列に関するいくつかの公式 |
目次
内容細目
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