機械学習のための連続最適化 機械学習プロフェッショナルシリ−ズ
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著者名 |
金森敬文 |
出版社 |
講談社 |
出版年月 |
2016年12月 |
参考価格 |
¥3,520 |
頁数 |
352p |
ISBN |
978-4-06-152920-5 |
内容 |
【要旨情報】 境界分野が面白い!基礎から最先端まで、骨太の一冊!機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。
【e-honおすすめコメント】 最小の努力で、最大の学びがここにある! ・境界分野が面白い! 基礎から最先端まで,骨太の一冊! ・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。【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30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6期として、以下の3点を刊行! 機械学習のための連続最適化 金森 敬文/鈴木 大慈/竹内 一郎/佐藤 一誠・著 関係データ学習 石黒 勝彦/林 浩平・著 オンライン予測 畑埜 晃平/瀧本 英二・著 第7期の刊行は2017年4月、第8期の刊行は2017年8月の予定。【シリーズ編者】 杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
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目次 |
【目次】 第1部 導入 第2部 制約なし最適化(最適性条件とアルゴリズムの停止条件
勾配法の基礎 ニュートン法 共役勾配法 準ニュートン法 信頼領域法) 第3部 制約付き最適化(等式制約付き最適化の最適性条件 不等式制約付き最適化の最適性条件 主問題に対する最適化法 ラグランジュ関数を用いる最適化法) 第4部 学習アルゴリズムとしての最適化(上界最小化アルゴリズム サポートベクトルマシンと最適化 スパース学習 行列空間上の最適化)
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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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