機械学習 : ベイズと最適化の観点から
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書誌事項
機械学習 : ベイズと最適化の観点から
共立出版, 2022.12
- タイトル別名
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Machine learning : a Bayesian and optimization perspective
- タイトル読み
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キカイ ガクシュウ : ベイズ ト サイテキカ ノ カンテン カラ
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注記
原著第2版 (Elsevier, c2020) の翻訳
その他の訳者: 上田修功, 浦本直彦, 岡本青史, 奥野貴之, 鹿島久嗣, 澤田宏, 中村英史, 南悦郎
監訳: 岩野和生, 中島秀之
参考文献: 各章末
内容説明・目次
目次
- 第１章 はじめに
- 第２章 確率と確率過程
- 第３章 パラメトリックモデリングにおける学習
- 第４章 平均二乗誤差線形推定
- 第５章 オンライン学習
- 第６章 最小二乗族
- 第７章 分類：古典的手法のまとめ
- 第８章 パラメーター学習：凸解析によるアプローチ
- 第９章 スパース性を意識した学習：概念と理論の基礎
- 第１０章 スパース性を意識した学習：アルゴリズムとアプリケーション
- 第１１章 再生核ヒルベルト空間における学習
- 第１２章 ベイズ学習：推論とＥＭアルゴリズム
- 第１３章 ベイズ学習：近似推論とノンパラメトリックモデル
- 第１４章 モンテカルロ法
- 第１５章 確率的グラフィカルモデル：第１部
- 第１６章 確率的グラフィカルモデル：第２部
- 第１７章 粒子フィルター
- 第１８章 ニューラルネットワークと深層学習
- 第１９章 次元削減
「BOOKデータベース」 より
