IBISに参加してみて，「行列分解の研究をしているの行列分解をあんまりよく理解していないな，確率的主成分分析でも勉強するか」と思い，中島変分ベイズの3-5,3-8,6章のほとんど,7章の全てを読んでみた．
須山ベイズを読み込んでいたので，スムーズに読めた．ベイズをやっていれば，繰り返し参照するであろう計算がかなり丁寧に整理されているので手元にあると便利だと思う．Notationもよく整理されていて読みやすかった．
変分ベイズの一般論
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応用例として行列分解モデル
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実は行列分解モデルって大域解が解析的に求まるので理論的な探求をしてみましょう（７章）
っていう展開が私的には凄く良かった．というか，行列分解モデルを変分ベイズで解こうとすると，大域解って求まるんですね，すごい．要は確率的行列分解は，SVDとコンシステントです，ってことだとは思うんだけど，全然知らなかったのでかなりワクワクして読んだ．この辺り，大事な補題の証明は載ってないけど，refがついているからフォローできるんじゃないかな（私はフォローしてない）．アルゴリズムは私くらいのコーディングスキルの人間でも実装できるレベルで書いてある（実装してないけど）．Juliaもくもく会とかで実装してみようかな．
他のベイズのアプリケーションの本を知らないので，比較できないけど，私のような初学者にとって，７章は驚きに満ちた章だった．普通の変分ベイズの大域解だけじゃなくて，経験変分ベイズの大域解までちゃんと載せるの，著者の情熱を感じるよね．
LDAに関する議論もたくさんあるのでもう少し読み込んでみるつもり．これから機械学習始めます，みたいな人にはおすすめできないけど，須山ベイズをやり切ったくらいの体力がある人はぜひ手に取ってみるといいと思う．本当に7章は勉強になった．他の章も，縮小カーネル回帰とか，協調フィルタリングとか，私の研究テーマ近傍の話もあって，とても有益だった．
ちなみに，須山ベイズはめっちゃ良い本なので，機械学習やる人なら絶対に読んだ方が良いです．須山ベイズの方は入門向けと思う．
