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東京大学工学教程 情報工学
丸善出版 中川裕志
点
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
ビッグデータのデータマイニングに利用される機械学習の数学的基礎となる統計学や最適化の理論と実際のアルゴリズムを解説した教科書。「機械学習の基礎概念」「線形モデル」「オンライン学習」など9章で構成。
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[BOOKデータベースより]
1 機械学習の基礎概念
[日販商品データベースより]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
ビッグデータのデータマイニングに利用される機械学習の数学的基礎となる統計学や最適化の理論と実際のアルゴリズムを解説した教科書。「機械学習の基礎概念」「線形モデル」「オンライン学習」など9章で構成。