劣モジュラ最適化と機械学習 Machine learning with submodular functions
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劣モジュラ最適化と機械学習 = Machine learning with submodular functions
(MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ)
講談社, 2015.12
- Title Transcription
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レツモジュラ サイテキカ ト キカイ ガクシュウ
Available at / 215 libraries
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Prefectural University of Hiroshima Library and Academic Information Center
007.13/Ka92110069106
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University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
007.13-Ka9210016004204
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Note
編集: 講談社サイエンティフィク
参考文献: p165-170
Description and Table of Contents
Description
深淵な基礎理論が丁寧な展開ですっきりわかる。実用的なアルゴリズムを中心に紹介。構造正則化学習への道も具体的手順とともに解説。
Table of Contents
- 第1章 学習における劣モジュラ性(劣モジュラ性への導入;機械学習における劣モジュラ性 ほか)
- 第2章 劣モジュラ最適化の基礎(劣モジュラ関数の定義と具体例;劣モジュラ関数の基本性質 ほか)
- 第3章 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用(劣モジュラ最大化と貪欲法;適用例1:文書要約への適用 ほか)
- 第4章 最大流とグラフカット(カット関数最小化と最大流アルゴリズム;マルコフ確率場における推論とグラフカット ほか)
- 第5章 劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習(正則化による疎性モデル推定;劣モジュラ関数から得られる構造的疎性 ほか)
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