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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機械学習 ベイズと最適化の観点から
2022.12.
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機械学習 ベイズと最適化の観点から
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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