アンサンブル法による機械学習 基礎とアルゴリズム
発売日：2017年6月
- ISBN
- 978-4-7649-0537-5
- 著者情報
- 宮岡 悦良（ミヤオカ エツオ）
１９８７年カリフォルニア大学バークレイ校大学院博士課程修了。現在、東京理科大学理学部教授、Ｐｈ．Ｄ
下川 朝有（シモカワ アサナオ）
現在、東京理科大学理学部助教、博士（理学）
セブン-イレブン受取り(送料無料)
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
宅配（送料¥550税込）
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
交通状況・天候の影響や注文が集中した場合等、お届けにお時間をいただく場合がございます。
商品説明
機械学習の精度をはるかに高める！
アンサンブル学習法は，深層学習に続く次のトレンドとして注目され，ブースティングやバギングなどの代表的な方法で複数の学習器を訓練し，それらを組み合わせて利用するという，最先端の機械学習法である．単一の学習法に比べてはるかに精度の高いことが知られており，実際に多くの場面で成功を収めている．
本書は，機械学習の分野で世界をリードしているＺｈｉ－Ｈｕａ Ｚｈｏｕ著の邦訳である．１章アンサンブル法の背景となる知識をあつかう．２章から５章は，アンサンブル法の核となる知識を扱い，５章では最近の情報理論多様性と多様性生成について議論する．６章からは，高度なアンサンブル法について述べる．人工知能，機械学習にたずさわる，研究者，技術者，学生には，必読必携の書である．
目次
１ はじめに
２ ブースティング
３ バギング
４ 結合法
５ 多様性
６ アンサンブル枝刈り
７ クラスタリングアンサンブル
８ さらなる話題
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
- 原題
- 原タイトル：Ｅｎｓｅｍｂｌｅ Ｍｅｔｈｏｄｓ
注意事項
- 本の帯に関して
- 帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。 - 版・表紙について
- 版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
また、初版にのみにお付けしている特典（初回特典、初回仕様特典）がある商品は、商品ページに特典の表記がされている場合でも、無くなり次第終了となります。
