情報論的学習とデータマイニング
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情報論的学習とデータマイニング
（数理工学ライブラリー, 3）
朝倉書店, 2014.4
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ジョウホウロンテキ ガクシュウ ト データ マイニング
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注記
文献: p[155]-162
内容説明・目次
目次
- １ 情報論的学習理論小史—数理工学の視点から
- ２ 情報論的学習理論１：確率的コンプレキシティの基礎（符号化と学習；一括学習とモデル選択；逐次的符号化と逐次的予測；確率的コンプレキシティ概念の変遷とこれから）
- ３ 情報論的学習理論２：確率的コンプレキシティの拡張と周辺（拡張型確率的コンプレキシティと学習；動的モデル選択；学習と最適化；章末ノート）
- ４ データマイニング応用１：静的データ（クラスタリング（離散データ）；クラスタリング（連続データ） ほか）
- ５ データマイニング応用２：動的データ（変化点検知；変化点検知による話題出現検知 ほか）
「BOOKデータベース」 より
