PRML 14.3-14.4 アンサンブル学習 (ブースティングとツリーメソッド) / Ensemble learning (boosting and tree methods) PRML 12-12.1.4 主成分分析 (PCA) / Principal Component Analysis (PCA) PRML 9-9.2.2 クラスタリング (K-means とガウス混合モデル) / Clustering (K-means and Gaussian Mixture Models) PRML 5.2.1-5.3.3 ニューラルネットワークの学習 (誤差逆伝播) / Training Neural Networks (Backpropagation) PRML 3.3.3-3.4 ベイズ線形回帰とモデル選択 / Baysian Linear Regression and Model Comparison) Variational Autoencoder (VAE) 解説 
