統計的学習の基礎

データマイニング・推論・予測
Ｔｈｅ　ｅｌｅｍｅｎｔｓ　ｏｆ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｌｅａｒｎｉｎｇ．２ｎｄ　ｅｄ．

共立出版
トレヴァ・Ｊ．ヘースティ　ロバート・ティブシラニ　ジェローム・フリードマン　杉山将　井手剛　神嶌敏弘　

• 価格: 15,400円（本体14,000円＋税）
• 発行年月: 2014年06月
• 判型: Ａ５
• ISBN: 9784320123625

内容情報

[BOOKデータベースより]

教師あり学習の概要
回帰のための線形手法
分類のための線形手法
基底展開と正則化
カーネル平滑化法
モデルの評価と選択
モデル推論と平均化
加法的モデル、木、および関連手法
ブースティングと加法的木
ニューラルネットワーク
サポートベクトルマシンと適応型判別
プロトタイプ法と量近傍探索
教師なし学習
ランダムフォレスト
アンサンブル学習
無向グラフィカルモデル
高次元の問題：ｐ＞＞Ｎ

[日販商品データベースより]

機械学習とは，コンピュータに学習能力を持たせるための方法論を研究する学問の名称であり，もともとは人工知能分野の一部として研究されていた。その後，機械学習は統計学と密接な関わりを持つようになり，「統計的学習」として独自の発展の道を歩み始めた。そして，1990年代から現在に至るまでの計算機やインターネットの爆発的な普及と相まって統計的学習の技術は目覚ましい発展を遂げ，いまや情報検索，オンラインショッピングなど，われわれの日常生活とは切り離すことのできない情報通信技術の根幹を支える重要な要素技術の一つとなった。
　本書は，このような発展著しい統計的学習分野の世界的に著名な教科書である“The Elements of Statistical Learning” の全訳である。回帰や分類などの教師あり学習の入門的な話題から，ニューラルネットワーク，サポートベクトルマシンなどのより洗練された学習器，ブースティングやアンサンブル学習などの学習手法の高度化技術，さらにはグラフィカルモデルや高次元学習問題に対するスパース学習法などの最新の話題までを幅広く網羅しており，計算機科学などの情報技術を専門とする大学生・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大学院生・研究者・技術者にとって最適な教科書である。