- 発売日:2025/11/10
- 出版社:朝倉書店
- ISBN:9784254123043
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商品説明
基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト.IとIIの2分冊.第II巻では深層ニューラルネットワークなどの非線形モデルを扱う。
【主な目次】
第III部 深層ニューラルネットワーク
13 構造化データのためのニューラルネットワーク
14 画像のためのニューラルネットワーク
15ニューラルネットワークによる系列データの処理
第IV部 ノンパラメトリックモデル
16 事例ベースモデル
17 カーネル法*
18 木,森,バギング,ブースティング
第V部 教師あり学習を超えて
19 より少ないラベルありデータからの学習
20 次元削減
21 クラスタリング
22 推薦システム
23 グラフ埋め込み
【主な目次】
第III部 深層ニューラルネットワーク
13 構造化データのためのニューラルネットワーク
14 画像のためのニューラルネットワーク
15ニューラルネットワークによる系列データの処理
第IV部 ノンパラメトリックモデル
16 事例ベースモデル
17 カーネル法*
18 木,森,バギング,ブースティング
第V部 教師あり学習を超えて
19 より少ないラベルありデータからの学習
20 次元削減
21 クラスタリング
22 推薦システム
23 グラフ埋め込み
目次
第III部 深層ニューラルネットワーク
13 構造化データのためのニューラルネットワーク
14 画像のためのニューラルネットワーク
15ニューラルネットワークによる系列データの処理
第IV部 ノンパラメトリックモデル
16 事例ベースモデル
17 カーネル法*
18 木,森,バギング,ブースティング
第V部 教師あり学習を超えて
19 より少ないラベルありデータからの学習
20 次元削減
21 クラスタリング
22 推薦システム
23 グラフ埋め込み
13 構造化データのためのニューラルネットワーク
14 画像のためのニューラルネットワーク
15ニューラルネットワークによる系列データの処理
第IV部 ノンパラメトリックモデル
16 事例ベースモデル
17 カーネル法*
18 木,森,バギング,ブースティング
第V部 教師あり学習を超えて
19 より少ないラベルありデータからの学習
20 次元削減
21 クラスタリング
22 推薦システム
23 グラフ埋め込み
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