★確率的プログラミング言語がすぐに使える！★
・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。
・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。
第1章ベイジアンモデリングとは
1.1データ解析とコンピュータ
1.2ベイジアンモデリングの基礎
1.3代表的な確率分布
第2章確率的プログラミング言語
2.1ベイジアンモデリングとPPL
2.2自動微分・最適化アルゴリズム
2.3PyMC3の概要
2.5NumPyroの概要
2.7GPyTorchの概要
3.1線形回帰モデル：線形単回帰モデル
3.2線形回帰モデル：線形重回帰モデル
3.3一般化線形モデル：ポアソン回帰モデル
3.4一般化線形モデル：ロジスティック回帰モデル
3.5階層ベイズモデル
3.6ガウス過程回帰モデル：ガウス尤度
3.7ガウス過程回帰モデル：尤度の一般化
4.1混合ガウスモデル
4.4隠れマルコフモデル
4.6ガウス過程潜在変数モデル
5.1ニューラルネットワーク回帰モデル