【e-honおすすめコメント】
各種グラフィカルモデルの紹介から、機械学習における使い方まで丁寧に解説する。この手法が有効な問題の見分け方、グラフの扱い、推論・学習に活かす方法など、必要なことをコンパクトにまとめた。【機械学習プロフェッショナルシリーズ】　本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全３１巻（＊）にわたって刊行する。ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。第４期として、以下の４点を刊行！　ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング　鹿島　久嗣／小山　聡／馬場　雪乃・著　変分ベイズ学習　中島　伸一・著　ノンパラメトリックベイズ　佐藤　一誠・著　グラフィカルモデル　渡辺　有祐・著　第５期の刊行は２０１６年８月、第６期の刊行は２０１６年１２月の予定。【シリーズ編者】　杉山　将　東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授　（＊）【追加・変更について】　２０１６年２月、『機械学習のための連続最適化』『ガウス過程と機械学習』の２書目を新たにシリーズラインナップに追加しました。また、『統計的自然言語処理』を『深層学習による自然言語処理』に変更しました。詳しくは、講談社サイエンティフィクｗｅｂページをご覧ください。

ベイジアンネットワーク
マルコフ確率場
因子グラフ表現
周辺確率分布の計算（確率伝搬法
ベーテ近似
平均場近似）
グラフィカルモデルの学習（隠れ変数のないモデル
隠れ変数のあるモデル
具体例）
ＭＡＰ割り当ての計算（最大伝搬法
線形緩和による方法）
グラフィカルモデルの構造学習