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数理工学ライブラリー 3
朝倉書店 山西健司
点
1 情報論的学習理論小史―数理工学の視点から2 情報論的学習理論1:確率的コンプレキシティの基礎(符号化と学習;一括学習とモデル選択;逐次的符号化と逐次的予測;確率的コンプレキシティ概念の変遷とこれから)3 情報論的学習理論2:確率的コンプレキシティの拡張と周辺(拡張型確率的コンプレキシティと学習;動的モデル選択;学習と最適化;章末ノート)4 データマイニング応用1:静的データ(クラスタリング(離散データ);クラスタリング(連続データ) ほか)5 データマイニング応用2:動的データ(変化点検知;変化点検知による話題出現検知 ほか)
「記述長最小原理」に基づいて、学習アルゴリズムの設計と解析の統一的な見方を示す。膨大な情報の海の中から価値ある知識を抽出するために、機械学習やデータマイニングに関わる数理的手法をていねいに解説。
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1位
又吉直樹
価格:1,320円(本体1,200円+税)
【2015年03月発売】
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[BOOKデータベースより]
1 情報論的学習理論小史―数理工学の視点から
[日販商品データベースより]2 情報論的学習理論1:確率的コンプレキシティの基礎(符号化と学習;一括学習とモデル選択;逐次的符号化と逐次的予測;確率的コンプレキシティ概念の変遷とこれから)
3 情報論的学習理論2:確率的コンプレキシティの拡張と周辺(拡張型確率的コンプレキシティと学習;動的モデル選択;学習と最適化;章末ノート)
4 データマイニング応用1:静的データ(クラスタリング(離散データ);クラスタリング(連続データ) ほか)
5 データマイニング応用2:動的データ(変化点検知;変化点検知による話題出現検知 ほか)
「記述長最小原理」に基づいて、学習アルゴリズムの設計と解析の統一的な見方を示す。膨大な情報の海の中から価値ある知識を抽出するために、機械学習やデータマイニングに関わる数理的手法をていねいに解説。