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統計的学習の基礎 データマイニング・推論・予測
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  • カテゴリ:大学生・院生
  • 発売日:2014/06/27
  • 出版社: 共立出版
  • サイズ:22cm/853p
  • 利用対象:大学生・院生
  • ISBN:978-4-320-12362-5
  • 国内送料無料
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紙の本

統計的学習の基礎 データマイニング・推論・予測

著者 Trevor Hastie (著),Robert Tibshirani (著),Jerome Friedman (著),杉山 将 (監訳),井手 剛 (監訳),神嶌 敏弘 (監訳),栗田 多喜夫 (監訳),前田 英作 (監訳),井尻 善久 (ほか訳)

統計的学習分野の世界的に著名なテキストの全訳。回帰や分類などの教師あり学習の入門的な話題から、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...

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統計的学習の基礎 データマイニング・推論・予測

15,120(税込)

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商品説明

統計的学習分野の世界的に著名なテキストの全訳。回帰や分類などの教師あり学習の入門的な話題から、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する。演習問題も収録。【「TRC MARC」の商品解説】

 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。【商品解説】

目次

  • 第1章 序章
  • 第2章 教師あり学習の概要
    • 2.1 導入
    • 2.2 変数の種類と用語
    • 2.3 予測のための二つの簡単なアプローチ:最小2乗法と最近傍法
    • 2.4 統計的決定理論
    • 2.5 高次元での局所的手法
    • 2.6 統計モデル,教師あり学習,関数近似
    • 2.7 構造化回帰モデル
    • 2.8 制限付き推定法

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評価内訳

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2014/06/25 13:18

投稿元:ブクログ

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