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サポートベクトルマシン

機械学習プロフェッショナルシリーズ

出版社名 講談社
出版年月 2015年8月
ISBNコード 978-4-06-152906-9
4-06-152906-4
税込価格 3,080円
頁数・縦 175P 21cm

商品内容

要旨

わかりやすい、実にわかりやすい。解析ツールとして利用したい人が知っておくべきことを整理。多くの学習アルゴリズムを紹介しているので、実践的!構造化サポートベクトルマシン、弱ラベル学習など新しいアプローチも解説。

目次

2クラス分類
多クラス分類
回帰分析
教師なし学習のためのサポートベクトルマシン
カーネル関数
最適化概論:最適性条件と汎用的解法
分割法
モデル選択と正則化パス追跡
逐次学習
サポートベクトルマシンのソフトウェアと実装
構造化サポートベクトルマシン
弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン

出版社
商品紹介

さまざまな学習アルゴリズムはもちろん、構造化サポートベクトルマシン、弱ラベル学習などの新しいアプローチについても明快に解説。

おすすめコメント

さまざまな学習アルゴリズムはもちろんのこと、「構造化サポートベクトルマシン」「弱ラベル学習」などの新しいアプローチについても明快に解説した。わかりやすい、実にわかりやすい!こんな本を待っていた。【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

著者紹介

竹内 一郎 (タケウチ イチロウ)  
博士(工学)。2000年名古屋大学大学院工学研究科電気工学専攻博士課程修了。現在、名古屋工業大学情報工学教育類教授
烏山 昌幸 (カラスヤマ マサユキ)  
博士(工学)。2011年名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻博士後期課程修了。現在、名古屋工業大学情報工学教育類助教(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)