- 発売日：2015/12/19
- 出版社：講談社
- ISBN：9784061529106
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スパース性に基づく機械学習
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商品説明
画像、音声、テキストなど多分野で注目されているアルゴリズム最適化の考え方を解説。「疎」という性質は何を指し、どう使えるのか。
目次
第1章 はじめに
第2章 データからの学習
第3章 スパース性の導入
第4章 ノイズなしL1ノルム最小化の理論
第5章 ノイズありL1ノルム最小化の理論
第6章 L1ノルム正則化のための最適化法
第7章 グループL1ノルム正則化に基づく機械学習
第8章 トレースノルム正則化に基づく機械学習
第9章 重複型スパース正則化
第10章 アトミックノルム
第11章 おわりに
第2章 データからの学習
第3章 スパース性の導入
第4章 ノイズなしL1ノルム最小化の理論
第5章 ノイズありL1ノルム最小化の理論
第6章 L1ノルム正則化のための最適化法
第7章 グループL1ノルム正則化に基づく機械学習
第8章 トレースノルム正則化に基づく機械学習
第9章 重複型スパース正則化
第10章 アトミックノルム
第11章 おわりに
スパース性に基づく機械学習
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