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機械学習のための確率と統計(機械学習プロフェッショナルシリーズ)
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機械学習のための確率と統計 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

著者 杉山 将 (著/編)

新たにデータ解析の分野に参入しようとしている研究者、技術者、学生を対象とした確率と統計の入門書。機械学習の理解に必要なトピックを厳選し、線形代数、微分積分などの基礎知識も...

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機械学習のための確率と統計 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

2,592(税込)

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商品説明

新たにデータ解析の分野に参入しようとしている研究者、技術者、学生を対象とした確率と統計の入門書。機械学習の理解に必要なトピックを厳選し、線形代数、微分積分などの基礎知識も合わせて紹介する。【「TRC MARC」の商品解説】

機械学習分野に参入したい技術者・大学生を対象とし、機械学習技術の理解に必要なトピックに厳選した。イメージが掴めるように、図を多く掲載したから、わかりやすい。コンパクトなので初学者の教科書としても、最適!

【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。

全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行!

『機械学習のための確率と統計』杉山 将・著
『深層学習』岡谷 貴之・著
『オンライン機械学習』海野 裕也/岡野原 大輔/得居 誠也/徳永 拓之・著
『トピックモデル』岩田 具治・著

第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(^o^)/

【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【商品解説】

目次

  • 第1章 確率変数と確率分布
    • 1.1 基礎用語の定義
    • 1.2 確率とは
    • 1.3 確率変数と確立分布
    • 1.4 確率分布の性質を表す指標
    • 1.5 確率変数の変換
  • 第2章 離散型確率分布の例
    • 2.1 離散一様分布
    • 2.2 二項分布
    • 2.3 超幾何分布

著者紹介

杉山 将

略歴
〈杉山将〉東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了。東京大学大学院新領域創成科学研究科教授。博士(工学)。著書に「イラストで学ぶ機械学習」がある。

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