超実践アンサンブル機械学習
発売日：2016年12月
- ISBN
- 978-4-7649-0529-0
- 著者情報
- 武藤 佳恭（タケフジ ヨシヤス）
慶應義塾大学工学部電気工学科卒業（１９７８）、同大学院修士課程修了（１９８０）、同大学院博士課程修了（１９８３）。工学博士（１９８３）。南フロリダ大学コンピュータ学科助教授（１９８３‐１９８５）、南カロライナ大学コンピュータ工学科助教授（１９８５‐１９８８）、ケースウエスターンリザーブ大学電気工学科准教授（１９８８‐１９９６）、ｔｅｎｕｒｅｄ受賞（１９９２）、慶應義塾大学環境情報学部助教授（１９９２‐１９９７）、同教授（１９９７‐現在）
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商品説明
Ｐｙｔｈｏｎ言語プログラム多数掲載。機械学習の次のトレンドを体感！！
目次
第０章 機械学習の基礎と環境設定
第１章 ビッグデータ解析と機械学習（ビッグデータ解析とは
重回帰分析とは）
第２章 機械学習（サポートベクトル回帰ＳＶＲ
カーネルリッジ回帰ＫＲＲ
ナイーブ・ベイズｓｋｌｅａｒｎ．ｎａｉｖｅ＿ｂａｙｅｓ機械学習
決定木分類器ＤｅｃｉｓｉｏｎＴｒｅｅＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ
近傍法
確率的勾配降下法ＳＧＤＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ
ディープラーニングニューラルネットワークｋｅｒａｓ）
第３章 アンサンブル機械学習（アダブースト（Ａｄａｂｏｏｓｔ）
ランダムフォーレスト（ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ）
エキストラツリー（ＥｘｔｒａＴｒｅｅ）
エキストラツリーズ（ＥｘｔｒａＴｒｅｅｓ）
グラディエントブースティング（ＧｒａｄｉｅｎｔＢｏｏｓｔｉｎｇ）
バッギング（Ｂａｇｇｉｎｇ）
多数決分類器（ＶｏｔｉｎｇＣｌａｓｓｆｉｅｒ））
第４章 アンサンブル機械学習の応用事例（クレジットカードのデフォルトの学習
赤ワインの品質を判別できる人工ソムリエ）
第５章 ＯｐｅｎＣＶと畳み込みニューラルネットワーク（ＯｐｅｎＣＶと人工知能
畳み込みニューラルネットワークで絵画を生成）
商品詳細
- 出版社名
- 近代科学社
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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