情報工学 機械学習

情報工学 機械学習

Machine Learning
著者名 東京大学工学教程編纂委員会
中川 裕志
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

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