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目次

情報論的学習理論

情報論的学習理論

  • 山西 健司(著)
  • 第1章 符号化と学習
    • 1.1 情報・符号・学習
    • 1.2 2元系列の符号化
    • 1.3 確率的コンプレキシティ
    • 関連図書
  • 第2章 一括学習とモデル選択
    • 2.1 MDL規準
    • 2.2 確率的PAC学習モデルとMDL学習の収束速度
    • 2.3 AIC
    • 関連図書
  • 第3章 逐次符号化と逐次的予測
    • 3.1 逐次型確率予測アルゴリズム
    • 3.2 一般損失に関する逐次予測アルゴリズム
    • 関連図書
  • 第4章 拡張型確率的コンプレキシティと学習
    • 4.1 拡張型確率的コンプレキシティ
    • 4.2 ESCと一括学習問題
    • 4.3 ESCと逐次型予測問題
    • 4.4 α−損失に関する解析
    • 関連図書
  • 第5章 学習と最適化アルゴリズム
    • 5.1 学習と最適化
    • 5.2 最尤推定問題
    • 5.3 ベイズ推定問題
    • 5.4 正則化
    • 関連図書
  • 第6章 アンサンブル学習
    • 6.1 分散協調ベイズ学習
    • 6.2 ブースティング
    • 関連図書
  • 第7章 動的モデル選択
    • 7.1 動的モデル選択とは
    • 7.2 逐次型DMSアルゴリズム
    • 7.3 一括型DMSアルゴリズム
    • 関連図書
  • 第8章 完全なるMDL原理に向けて
    • 8.1 MDL原理の完全版
    • 8.2 確率的コンプレキシティの効率的計算
    • 関連図書
  • 第9章 おわりに−情報論的学習理論のまとめと今後
    • 関連図書

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