[BOOKデータベースより]
第１部 はじめに（機械学習とは；学習モデル）
第２部 教師付き回帰（最小二乗学習；制約付き最小二乗学習 ほか）
第３部 教師付き分類（最小二乗学習に基づく分類；サポートベクトル分類 ほか）
第４部 教師なし学習（異常検出；教師なし次元削減 ほか）
第５部 発展的話題（オンライン学習；半教師付き学習 ほか）
第６部 おわりに（まとめと今後の展望）
最小二乗法で、機械学習をはじめましょう!! 数式だけではなく、イラストや図が豊富だから、直感的でわかりやすい! MATLABのサンプルプログラムで、らくらく実践! さあ、黄色本よりさきに読もう!
【目次】
第I部 はじめに
第1章 機械学習とは
第2章 学習モデル
第II部 教師付き回帰
第3章 最小二乗学習
第4章 制約付き最小二乗学習
第5章 スパース学習
第6章 ロバスト学習
第III部 教師付き分類
第7章 最小二乗学習に基づく分類
第8章 サポートベクトル分類
第9章 アンサンブル分類
第10章 確率的分類
第11章 系列データの分類
第IV部 教師なし学習
第12章 異常検出
第13章 教師なし次元削減
第14章 クラスタリング
第V部 発展的話題
第15章 オンライン学習
第16章 半教師付き学習
第17章 教師付き次元削減
第18章 転移学習
第19章 マルチタスク学習
第VI部 おわりに
第20章 まとめと今後の展望
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