著者名 | 東京大学工学教程編纂委員会 編 中川 裕志 著 |
---|---|
発行元 | 丸善出版 |
発行年月日 | 2015年11月 |
判型 | A5 210×148 |
ページ数 | 224ページ |
ISBN | 978-4-621-08991-0 |
Cコード | 3355 |
NDCコード | 548 |
ジャンル | 電気・電子・情報工学 > 情報・コンピュータ > 機械学習・人工知能 電気・電子・情報工学 > シリーズ電気・電子・情報工学 > 東京大学工学教程 |
内容紹介
本書は機械学習をテーマとしているが、特に統計学と最適化を基礎におく理論と手法について説明。ここで説明する手法はデータマイニングにおいてもしばしば利用されている。具体的には、教師データを用いた線形モデルによる分類や回帰、およびその発展形としてサポートベクターマシン、さらに1データごとの処理によって学習を行うオンライン学習を説明。次に教師データを用いないクラスタリング、および潜在変数がある場合の代表的な学習手法であるEMアルゴリズムについて説明。最後に解析的な処理が難しい場合に用いることが多いMarkov連鎖Monte Carlo法を紹介。
目次
はじめに
第1章 機械学習の基礎概念
第2章 確率分布のパラメタ推定
第3章 線形モデル
第4章 過学習と予測性能
第5章 サポートベクターマシン
第6章 オンライン学習
第7章 クラスタリング
第8章 EMアルゴリズム
第9章 Markov連鎖Monte Carlo法
参考文献
おわりに
索引
関連商品
▼ 補足資料
▼ 関連記事
- AI人工知能 関連書籍2023.07.07
- 深くしっかり学ぶプログラミング&機械学習特集!2023.03.15
- 大学生向け教科書や院生・研究者向けの成書まで!幅広いレベルの数学書シリーズ特集!2022.04.10
- #スマホ代浮いたし専門書買おう 第2弾!7/17より順次スタート!2021.06.30
- AIが担う未来はすぐそこ!どう歩む?AI関連本特集!2021.02.04
- 【書店・生協様向け】プログラミング&機械学習フェア2019.09.26