統計的機械学習の数理１００問ｗｉｔｈ Ｐｙｔｈｏｎ
発売日：2020年4月
- ページ数
- ２５１ｐ
- ISBN
- 978-4-320-12507-0
- 著者情報
- 鈴木 讓（スズキ ジョウ）
大阪大学教授、博士（工学）。１９８４年早稲田大学理工学部卒業、１９８９年早稲田大学大学院博士課程修了、同大学理工学部助手、１９９２年青山学院大学理工学部助手、１９９４年大阪大学理学部に（専任）講師として着任。Ｓｔａｎｆｏｒｄ大学客員助教授（１９９５年〜１９９７年）、Ｙａｌｅ大学客員准教授（２００１年〜２００２年）などを経て、現職（基礎工学研究科数理科学領域、基礎工学部情報科学科数理科学コース）。データ科学、機械学習、統計教育に興味を持つ。現在もトップ会議として知られるＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｉｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅで、ベイジアンネットワークに関する研究発表をしている（１９９３年７月）
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商品説明
目次
第０章 線形代数
第１章 線形回帰
第２章 分類
第３章 リサンプリング
第４章 情報量基準
第５章 正則化
第６章 非線形回帰
第７章 決定木
第８章 サポートベクトルマシン
第９章 教師なし学習
商品詳細
- シリーズ名
- 機械学習の数理１００問シリーズ ２
- 出版社名
- 共立出版
- サイズ
- ２６ｃｍ
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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