関係デ−タ学習 機械学習プロフェッショナルシリ−ズ
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著者名 |
石黒勝彦 |
出版社 |
講談社 |
出版年月 |
2016年12月 |
参考価格 |
¥3,080 |
頁数 |
168p |
ISBN |
978-4-06-152921-2 |
内容 |
【要旨情報】 関係データを構成するオブジェクトのクラスタリングと、関係行列・テンソルデータによる予測手法が1冊でわかる。テンソルデータ解析を扱った数少ない和書。
【e-honおすすめコメント】 データ単体ではなくデータ間の関係に注目すると、データが「次」を予測してくれる。多重に次元が上がる解析を実際に行うために必要な知識を1冊におさめた。考え方を理解して、自分の分野で応用しよう。【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章 導入:関係データ解析とは 第2章 対称関係データのクラスタリング技術:スペクトラルクラスタリング
第3章 非対称関係データのクラスタリング技術:確率的ブロックモデルと無限関係モデル 第4章 行列分解 第5章 高次関係データとテンソル 第6章 テンソル分解
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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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