自然言語処理シリーズ 1 言語処理のための 機械学習入門 | コロナ社

自然言語処理における機械学習の利用について理解するため，その基礎的な考え方を伝えることを目的としている。広大な同分野の中から厳選された必須知識が記述されており，論文や解説書を手に取る前にぜひ目を通したい一冊である。 1. 必要な数学的知識 1.1 準備と本書における約束事 1.2 最適化問題 1.2.1 凸集合と凸関数 1.2.2 凸計画問題 1.2.3 等式制約付凸計画問題 1.2.4 不等式制約付凸計画問題 1.3 確率 1.3.1 期待値，平均，分散 1.3.2 結合確率と条件付き確率 1.3.3 独立性 1.3.4 代表的な離散確率分布 1.4 連続確率変数 1.4.1 平均，分散 1.4.2 連続確率分布の例 1.5 パラメータ推定法 1.5.1 i.i.d.と尤度 1.5.2 最尤推定 1.5.3 最大事後確率推定 1.6 情報理論 1.6.1 エントロピー 1.6.2 カルバ