統計的学習理論 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) (日本語) 単行本（ソフトカバー） – 2015/8/8
コンピュータサイエンス, 情報学・情報科学全般関連書籍, 金森 敬文
によって 金森 敬文
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丁寧な説明が感動的! しっかり、よくわかる!どのような学習アルゴリズムが効率的かを見極めるには、確率論・統計学に根ざした基礎が不可欠。カーネル法、SVM、ブースティングなど、重要概念を丁寧に記述した。学習手法をしっかり理解して使いこなせるようになる。丁寧な説明が感動的! しっかり、よくわかる! どのような学習アルゴリズムが効率的かを見極めるには、確率論・統計学に根ざした基礎が不可欠。カーネル法、SVM、ブースティングなど、重要概念を丁寧に記述した。学習手法をしっかり理解して使いこなせるようになる。【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29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2期として、以下の4点を同時刊行!統計的学習理論 金森 敬文・著サポートベクトルマシン 竹内 一郎/烏山 昌幸・著確率的最適化 鈴木 大慈・著異常検知と変化検知 井手 剛/杉山 将・著第3期の刊行は2015年12月、第4期の刊行は2016年4月の予定。【シリーズ編者】杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
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