出版社内容情報
ビッグデータ、機械学習で注目されているベイズ統計学がお馴染みの「マンガでわかる」シリーズの最新刊として登場。
目次
序章 ベイズ統計学を学びたい！
第１章 ベイズ統計学とは？
第２章 基礎知識
第３章 尤度関数
第４章 ベイズの定理
第５章 マルコフ連鎖モンテカルロ法
第６章 マルコフ連鎖モンテカルロ法の活用例
付録
著者等紹介
高橋信［タカハシシン］
１９７２年新潟県生まれ。九州芸術工科大学（現九州大学）大学院芸術工学研究科情報伝達専攻修了。データ分析業務やセミナー講師業務に長く従事した後、著述家（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
ぶう
14
まんがでわかる統計学で有名なシリーズのベイズ統計学の本。まんがベースのため取っつきやすそうに見えるが、個人的にはかなり難易度高めに感じた。結構序盤から数式がバンバン出てきて面食らう。まんがベースなので文字や数式を入れるスペースがあまり無いという事が逆に制約となり、詰め込むペースを早めているとも言える。マンガであの分量に収めるにはベイズ統計学は難しいのではないだろうか。雰囲気をつかむにはいいかもしれないが、文字ベースの、もっと入門向けの本を探したほうが良さそうだ。自分のレベルが低いだけの話ではあるのだが…2022/08/23
nbhd
13
ベイズ統計には「主観確率」と「信念」というキーワードがあるってことを知れただけでも読んでよかった（内容はチョームズかった！）。「信念」って言葉が客観性を大事にする科学の中で使われているってのは、なかなか衝撃的だ。ChatGPTに「信念」について尋ねてみたところ「信念は、ある事象に対する信じる度合いや確信度を指します。ベイズ統計学では、新しいデータが得られるたびに確率分布を更新するため、信念もまた変化します。信念が高い場合、その事象が実際に発生する可能性も高まります。」とのこと。信念って大事なんだね！2024/01/17
nbhd
12
入力「MCMC法について、２００字以内で解説して下さい。」／出力「MCMC法 (Markov Chain Monte Carlo法) は、ベイズ統計学においてパラメータ推定に用いられる手法です。ベイズの定理を活用し、事前確率と尤度を組み合わせて事後確率を求めます。具体的には、マルコフ連鎖を作成し、その均衡分布からサンプリングを行います。高次元のパラメータ推定にも適用され、効率的なサンプリングを実現します。」2024/03/05
masabi
12
【概要】ベイズ統計学を漫画形式で解説する。【感想】ベイズ統計学と言えば事前確率と事後確率くらいしか知らなかったので、知らないことばかりだった。2020/07/08
Thinking_sketch_book
11
★★★★☆ MCMCを他の本で一度学びましたが具体的な計算例がわからず手に取りました。MCMCの原理を絵で説明し、計算過程を実際の数値を用いて説明しているのがわかりやすく、また理解する事ができました。一方で階層ベイズはわかりづらいく、他の本の方がわかりやすい印象でした2019/01/26
