これは統計学の観点から書かれたグラフィカルモデルの本です。線形・ガウスをベースにいろいろ組み立てて、そこで厳密な理論体系を作るというのが統計学の伝統的なアプローチです。一方で、機械学習は線形・ガウスからはみ出したところで仕事をすることが多いので、同じことをやっているように見えて、中身は全く違ったように見えます。
機械学習でも、データ数があまりにも少ないとかだと結局線形・ガウスに戻っていくので、最終的にやっていることは似通ってきますが、そこに至るマインドは結構違うように思います。
さらにモデリングには結果の解釈性や因果推論といった込み入った話がはいってきて状況はますますややこしくなります。私は基本的に解釈とか因果とかは話半分くらいでやるものだと思っていて、理論でいろいろ遊ぶのは楽しいですが、実用的な意味はあまりないという立場です。それでも企業の共同研究なんかだとそのあたりも求められたりして、大して信じてもいませんが、大人の付き合い的にそういう話も適当に議論することはあります。その辺あまり信じすぎても宗教がかってくるような気もしてしまいます。
