機械学習のための関数解析入門 : ヒルベルト空間とカーネル法

書誌事項

機械学習のための関数解析入門 : ヒルベルト空間とカーネル法

瀬戸道生, 伊吹竜也, 畑中健志共著

内田老鶴圃, 2021.4

タイトル読み

キカイ ガクシュウ ノ タメ ノ カンスウ カイセキ ニュウモン : ヒルベルト クウカン ト カーネルホウ

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注記

機械学習の背景にある関数解析の入門書。理工系学部の標準的な数学知識を前提に、線形代数、フーリエ解析、ヒルベルト空間の基礎理論、カーネル法の理論と応用を解説。カーネル法の発展編としてガウス過程回帰も説明する。

参考文献: p151-152

内容説明・目次

目次

  • 第1章 内積の数学1(線形代数)(内積;正規直交基底 ほか)
  • 第2章 内積の数学2(フーリエ解析)(オイラーの公式;フーリエ級数 ほか)
  • 第3章 内積の数学3(ヒルベルト空間論)(ヒルベルトのl2空間;抽象ヒルベルト空間 ほか)
  • 第4章 カーネル法(入門編)(カーネル関数;カーネル法の例:回帰問題 ほか)
  • 第5章 カーネル法(発展編)(1次元ガウス分布;多次元ガウス分布 ほか)
  • 付録

「BOOKデータベース」 より

詳細情報

  • NII書誌ID(NCID)
    BC06499594
  • ISBN
    • 9784753601714
  • 出版国コード
    ja
  • タイトル言語コード
    jpn
  • 本文言語コード
    jpn
  • 出版地
    東京
  • ページ数/冊数
    viii, 154p
  • 大きさ
    21cm
  • 分類
  • 件名
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