情報論的学習とデータマイニング
発売日：2014年4月
機械学習やデータマイニングに関わる数理的手法を解説
- ISBN
- 978-4-254-11683-0
- 著者情報
- 山西 健司（ヤマニシ ケンジ）
１９８７年東京大学大学院工学系研究科計数工学専門課程修了、ＮＥＣ中央研究所勤務。２００９年東京大学大学院情報理工学系研究科教授。工学博士。専門は情報論的学習理論、データマイニング
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商品説明
膨大な情報の海の中から価値ある知識を抽出するために、機械学習やデータマイニングに関わる数理的手法を解説。情報論的学習理論（確率的コンプレキシティの基礎・拡張と周辺）／データマイニング応用（静的データ・動的データ）
目次
１ 情報論的学習理論小史―数理工学の視点から
２ 情報論的学習理論１：確率的コンプレキシティの基礎（符号化と学習
一括学習とモデル選択
逐次的符号化と逐次的予測
確率的コンプレキシティ概念の変遷とこれから）
３ 情報論的学習理論２：確率的コンプレキシティの拡張と周辺（拡張型確率的コンプレキシティと学習
動的モデル選択
学習と最適化
章末ノート）
４ データマイニング応用１：静的データ（クラスタリング（離散データ）
クラスタリング（連続データ） ほか）
５ データマイニング応用２：動的データ（変化点検知
変化点検知による話題出現検知 ほか）
商品詳細
- シリーズ名
- 数理工学ライブラリー ３
- 出版社名
- 朝倉書店
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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