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- カテゴリ:大学生・院生
- 発売日:2016/12/07
- 出版社: 講談社
- レーベル: 機械学習プロフェッショナルシリーズ
- サイズ:21cm/341p
- 利用対象:大学生・院生
- ISBN:978-4-06-152920-5
読割 50
- 国内送料無料
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商品説明
機械学習アルゴリズムを構成するうえで欠かすことのできない計算手法である連続最適化の方法について解説。非線形最適化の基礎に加えて、機械学習でよく用いられる最適化法についても、データ解析の問題設定と併せて詳説する。【「TRC MARC」の商品解説】
最小の努力で、最大の学びがここにある!・境界分野が面白い! 基礎から最先端まで,骨太の一冊!・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。
最小の努力で、最大の学びがここにある!
・境界分野が面白い! 基礎から最先端まで,骨太の一冊!
・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。
・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。
【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30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6期として、以下の3点を刊行!
機械学習のための連続最適化 金森 敬文/鈴木 大慈/竹内 一郎/佐藤 一誠・著
関係データ学習 石黒 勝彦/林 浩平・著
オンライン予測 畑埜 晃平/瀧本 英二・著
第7期の刊行は2017年4月、第8期の刊行は2017年8月の予定。
【シリーズ編者】
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授【商品解説】
目次
- 第Ⅰ部 導入
- 第1章 はじめに
- 第2章 基礎事項
- 第Ⅱ部 制約なし最適化
- 第3章 最適性条件とアルゴリズムの停止条件
- 第4章 勾配法の基礎
- 第5章 ニュートン法
- 第6章 共役勾配法
- 第7章 準ニュートン法
- 第8章 信頼領域法
著者紹介
金森 敬文
- 略歴
- 〈金森敬文〉総合研究大学院大学数物科学研究科博士課程修了。名古屋大学大学院情報科学研究科教授。
〈鈴木大慈〉東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。東京工業大学情報理工学院准教授。
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