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目次

関係データ学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ)

関係データ学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

  • 石黒 勝彦(著)/ 林 浩平(著)/ 杉山 将(編)
  • 第1章 導入:関係データ解析とは
    • 1.1 統計的機械学習
    • 1.2 関係データとは
    • 1.3 関係データの表現
    • 1.4 関係データの種類
    • 1.5 関係データ解析
    • 1.6 本書の目的と構成
  • 第2章 対称関係データのクラスタリング技術:スペクトラルクラスタリング
    • 2.1 関係データのクラスタリングとは
    • 2.2 対称関係データのオブジェクトクラスタリング法:スペクトラルクラスタリング
    • 2.3 非正規化グラフラプラシアンによるスペクトラルクラスタリング
    • 2.4 正規化グラフラプラシアンによるスペクトラルクラスタリング
    • 2.5 実データへの適用例
    • 2.6 実運用上の留意点と参考文献
  • 第3章 非対称関係データのクラスタリング技術:確率的ブロックモデルと無限関係モデル
    • 3.1 非対称関係データの確率的「ブロック構造」クラスタリング
    • 3.2 確率的生成モデル
    • 3.3 確率的ブロックモデル(stochastic blockmodel,SBM)
    • 3.4 無限関係モデル(infinite relational model,IRM)
    • 3.5 IRMのまとめ
    • 3.6 実データへの適用例
    • 3.7 実運用上の留意点と参考文献
  • 第4章 行列分解
    • 4.1 準備
    • 4.2 単純行列分解
    • 4.3 さまざまな行列分解
    • 4.4 アルゴリズム
    • 4.5 欠損値がある場合の行列分解
    • 4.6 関連する話題
  • 第5章 高次関係データとテンソル
    • 5.1 用語の定義
    • 5.2 テンソルにおける線形演算
    • 5.3 行列演算への変換
  • 第6章 テンソル分解
    • 6.1 テンソルの次元圧縮
    • 6.2 CP分解
    • 6.3 タッカー分解
    • 6.4 CP分解とタッカー分解の違い
    • 6.5 補足