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東京大学工学教程 情報工学「機械学習」
機械学習の数学的基礎を解説。
2015年11月発売

(2015/11/13)


情報工学 機械学習

本書は機械学習をテーマとしていますが、特に統計学と最適化を基礎におく理論と手法について解説しており、ここで説明されてい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ます。
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について説明をしています。

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や、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をし、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 MonteCarlo法を紹介しています。



■目次
1 機械学習の基礎概念
2 確率分布のパラメタ推定
3 線形モデル
4 過学習と予測性能
5 サポートベクターマシン
6 オンライン学習
7 クラスタリング
8 EMアルゴリズム
9 Markov連鎖 Monte Carlo法
索引

東京大学工学教程 情報工学
 機械学習
東京大学工学教程編纂委員会 編 中川裕志 著
A5判 224ページ ISBN978-4-621-08991-0
定価 本体2,800円 +税

2015年11月発売
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