サポ−トベクトルマシン 機械学習プロフェッショナルシリ−ズ
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著者名 |
竹内一郎 |
出版社 |
講談社 |
出版年月 |
2015年08月 |
参考価格 |
¥3,080 |
頁数 |
175p |
ISBN |
978-4-06-152906-9 |
内容 |
【要旨情報】 わかりやすい、実にわかりやすい。解析ツールとして利用したい人が知っておくべきことを整理。多くの学習アルゴリズムを紹介しているので、実践的!構造化サポートベクトルマシン、弱ラベル学習など新しいアプローチも解説。
【e-honおすすめコメント】 さまざまな学習アルゴリズムはもちろんのこと、「構造化サポートベクトルマシン」「弱ラベル学習」などの新しいアプローチについても明快に解説した。わかりやすい、実にわかりやすい!こんな本を待っていた。【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29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2期として、以下の4点を同時刊行! 統計的学習理論 金森 敬文・著 サポートベクトルマシン 竹内 一郎/烏山 昌幸・著 確率的最適化 鈴木 大慈・著 異常検知と変化検知 井手 剛/杉山 将・著 第3期の刊行は2015年12月、第4期の刊行は2016年4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
【出版社商品紹介】 さまざまな学習アルゴリズムはもちろん、構造化サポートベクトルマシン、弱ラベル学習などの新しいアプローチについても明快に解説。
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目次 |
【目次】 2クラス分類 多クラス分類
回帰分析 教師なし学習のためのサポートベクトルマシン カーネル関数 最適化概論:最適性条件と汎用的解法 分割法 モデル選択と正則化パス追跡 逐次学習 サポートベクトルマシンのソフトウェアと実装 構造化サポートベクトルマシン 弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン
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ジャンル |
コンピュータ > 言語/プログラミング/Web > 人工知能 > 人工知能・ニュートラルネットワーク
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