わけがわかる機械学習 : 現実の問題を解くために、しくみを理解する
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書誌事項
わけがわかる機械学習 : 現実の問題を解くために、しくみを理解する
技術評論社, 2019.9
- タイトル別名
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機械学習 : わけがわかる : 現実の問題を解くためにしくみを理解する
- タイトル読み
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ワケ ガ ワカル キカイ ガクシュウ : ゲンジツ ノ モンダイ オ トク タメ ニ、シクミ オ リカイ スル
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注記
"機械学習のモデルは無数にあるが、機械学習の理由を組み立てるパターンは実はそんなに多くない。機械学習を実際に活用していくための基礎をきっちりと固められるよう、機械学習の「理屈」を解説する。"--TRC MARCより
索引: p228-231
内容説明・目次
内容説明
機械学習は何を学習しているのか？確率／ベイズ確率は何を表しているのか？回帰／分類モデルはなぜこんな形をしているのか？良いモデルはどう選べばよいのか？モデルの「なぜ」を知れば機械学習がもっと役に立つ。
目次
- 第０章 はじめに
- 第１章 機械学習ことはじめ
- 第２章 確率
- 第３章 連続確率と正規分布
- 第４章 線形回帰
- 第５章 ベイズ確率
- 第６章 ベイズ線形回帰
- 第７章 分類問題
- 第８章 最適化
- 第９章 モデル選択
- 第１０章 おわりに
- 付録Ａ 本書で用いる数学
「BOOKデータベース」 より