ガウス過程と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

本書は、機械学習における高度な手法であるガウス過程（Gaussian Process）を、日本で初めて体系的に解説した入門書です。線形回帰といった基礎から始め、ガウス過程の原理をゼロから丁寧に解説し、教師なし学習や最新の実応用まで幅広くカバーしています。学習を進める中で、関数の雲とガウス過程の関係、カーネルの役割、ハイパーパラメータ推定、計算コストの低減手法、そしてクリギングやベイズ最適化、GPLVMといった応用まで、ガウス過程の概念と実装に必要な知識を段階的に習得できます。特に、機械学習の基礎理論を固めつつ、柔軟で強力なベイズ的回帰モデルを実務や研究に応用したいと考えている読者にとって、ガウス過程の深い理解と実践的なスキルを身につけるための最良の教科書となるでしょう。具体的な数式展開や計算方法も詳細に解説されており、理論と実践の架け橋となる一冊です。