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著者名 |
鈴木大慈 |
出版社 |
講談社 |
出版年月 |
2015年08月 |
参考価格 |
¥3,080 |
頁数 |
176p |
ISBN |
978-4-06-152907-6 |
内容 |
【要旨情報】 「基本」は深く、いつも新しい。詳細な記述で数学のパワフルさが実感できる。「知っている」「この程度だろう」の思い込みを覆す新しい話題満載。数式、アルゴリズム、用語がなぜそうなっているか腑に落ちる。
【e-honおすすめコメント】 教師あり学習や凸解析の復習から、大量データ解析に有用な並列分散確率最適化までを1冊で。広く知られている技法も新しいトピックも、丁寧な解説できちんと理解できる。式の成り立ち、アルゴリズムの意味がわかる。【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】 機械学習や最適化数学の基本から最新の実用的話題までを、式や証明は極力略さず、丁寧に解説した。大規模計算実行までの本当の早道。
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目次 |
【目次】 第1章 教師あり学習と正則化 第2章 凸解析の基本事項
第3章 確率的最適化とは 第4章 オンライン型確率的最適化 第5章 バッチ型確率的最適化 第6章 分散環境での確率的最適化 付録A
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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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