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目次

オンライン機械学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ)

オンライン機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

  • 海野 裕也(著)/ 岡野原 大輔(著)/ 得居 誠也(著)/ 徳永 拓之(著)/ 杉山 将(編)
  • 第1章 序論
    • 1.1 機械学習とは
    • 1.2 オンライン学習とは
    • 1.3 オンライン学習の特徴
    • 1.4 オンライン学習の短所
  • 第2章 準備
    • 2.1 数式を読む際の心構え
    • 2.2 数式についての約束事
    • 2.3 凸関数と非凸関数
  • 第3章 基礎
    • 3.1 二値分類
    • 3.2 線形分類器
    • 3.3 パーセプトロン
    • 3.4 目的関数と最適化手法
    • 3.5 確率的勾配降下法
    • 3.6 サポートベクトルマシン
    • 3.7 ロジスティック回帰
    • 3.8 正則化の効果
    • 3.9 二値分類器の性能評価の方法
    • 3.10 二値分類のまとめ
    • 3.11 多クラス分類
    • 3.12 自然言語処理への応用例
  • 第4章 発展
    • 4.1 高精度なオンライン学習
    • 4.2 オンライン分散並列学習
    • 4.3 深層学習で使われるオンライン学習
  • 第5章 性能解析
    • 5.1 オンライン学習の性能
    • 5.2 パーセプトロンの学習定理
    • 5.3 線形分離可能でない場合のパーセプトロンの学習定理
    • 5.4 リグレット解析
  • 第6章 実装
    • 6.1 ベクトルの実装
    • 6.2 アルゴリズムの実装
    • 6.3 浮動小数点数における制約
  • 付録A
    • A.1 式(3.35)の導出
    • A.2 ラグランジュ未定乗数法とKKT条件
    • A.3 CWの変数
    • A.4 AROWの変数
    • A.5 SCWの変数
    • A.6 SSPを用いた並列確率的勾配降下法のリグレット解析

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