計算論的学習

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計算論的学習

榊原康文, 小林聡, 横森貴共著

（情報数理シリーズ, B-6）

培風館, 2001.10

タイトル読み

ケイサンロンテキ ガクシュウ

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注記

参考文献: p201-209

内容説明・目次

内容説明

本書は、計算論的学習理論におけるわが国初の成書であり、斬新でオリジナルな内容が加味された最良のテキストである。内容は、学習アルゴリズムの提示から、近似学習モデル、質問を用いた学習モデル、決定木の学習をテキストベースからの知識獲得に応用する方法、さらに、文法の学習を遺伝子情報の問題に応用する方法等を解説する。また、初学者の学習に便利なように、各章ごとに“文献ノート”を配しているが、これは本分野を概観する上で貴重なデータベースともなっている。

目次

  • １　はじめに（コンピュータが学習すること；歴史的背景　ほか）
  • ２　極限における学習（極限における学習モデル；枚挙による学習　ほか）
  • ３　確率的近似学習（確率的近似学習（ＰＡＣ）モデル；ＰＡＣ学習モデルにおける基本的手法　ほか）
  • ４　質問を用いた学習（質問学習モデル；ブール関数の学習　ほか）
  • ５　応用（テキストデータベースからの知識獲得；遺伝子解析への応用　ほか）

「BOOKデータベース」 より

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