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最終更新日:2018.08.17

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機械学習 ─データを読み解くアルゴリズムの技法─

機械学習

A5/392ページ/2017年04月10日
ISBN978-4-254-12218-3 C3034
定価6,696円(本体6,200円+税)

竹村彰通 監訳

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紀伊國屋書店 旭屋倶楽部 東京都書店案内

機械学習の主要なアルゴリズムを取り上げ,特徴量・タスク・モデルに着目して論理的基礎から実装までを平易に紹介。〔内容〕二値分類/教師なし学習/木モデル/ルールモデル/線形モデル/距離ベースモデル/確率モデル/特徴量/他

編集部から

○主要なアルゴリズムを取り上げ,特徴量・タスク・モデルに着目して論理的基礎から実装までを平易に紹介。
○機械学習の基礎的な概念や手法を,具体例やアルゴリズムを示しながら詳しく整理・紹介.
○類書では体系的な紹介が少ない概念学習などの論理モデルやROC分析についても丁寧に解説.
○原著について
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data.
(Cambridge University Press, 2012)
by Peter Flach
(University of Bristol, United Kingdom)

執筆者一覧

監訳者
竹村彰通
 (滋賀大学データサイエンス教育研究センター長・東京大学名誉教授)
訳者:
田中研太郎/小林 景/兵頭 昌/片山翔太/山本倫生/吉田拓真/林 賢一/松井秀俊/小泉和之/永井 勇

目次

0. プロローグ:機械学習サンプラー
1. 機械学習の三大要素 
2. 二値分類と関連するタスク
3. 二値分類を超えて 
4. 概念学習 
5. 木モデル 
6. ルールモデル 
7. 線形モデル 
8. 距離ベースのモデル 
9. 確率モデル 
10. 特徴量 
11. モデルアンサンブル
12. 機械学習実験

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