ITエンジニアのための機械学習理論入門
著者
書誌事項
ITエンジニアのための機械学習理論入門
技術評論社, 2021.7
改訂新版
- タイトル別名
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IT (あいてぃ) エンジニアのための機械学習理論入門 (きかいがくしゅうりろんにゅうもん)
Machine learning for software engineers
機械学習理論入門 : ITエンジニアのための
- タイトル読み
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IT エンジニア ノ タメ ノ キカイ ガクシュウ リロン ニュウモン
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参考文献: p252-254
内容説明・目次
内容説明
機械学習のしくみを学びデータサイエンスの本質を理解する。実行結果が直感的にわかるオールカラーレイアウト。
目次
- 第1章 データサイエンスと機械学習
- 第2章 最小二乗法:機械学習理論の第一歩
- 第3章 最尤推定法:確率を用いた推定理論
- 第4章 パーセプトロン:分類アルゴリズムの基礎
- 第5章 ロジスティック回帰とROC曲線:分類アルゴリズムの評価方法
- 第6章 k平均法:教師なし学習モデルの基礎
- 第7章 EMアルゴリズム:最尤推定法による教師なし学習
- 第8章 ベイズ推定:データを元に「確信」を高める手法
「BOOKデータベース」 より