機械学習のための数学
- ページ数
- ４１０ｐ
- ISBN
- 978-4-320-12581-0
- 著者情報
- ダイゼンロート，マーク・ピーター（ダイゼンロート，マークピーター）（Ｄｅｉｓｅｎｒｏｔｈ，Ｍａｒｃ Ｐｅｔｅｒ）
ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンのＤｅｅｐＭｉｎｄ Ｃｈａｉｒで、以前はインペリアル・カレッジ・ロンドンで教員を務めていた。研究分野は、データ効率のよい機械学習・確率的モデリング・自律的意思決定などで、ＩＣＲＡ ２０１４、ＩＣＣＡＳ ２０１６ではＢｅｓｔ Ｐａｐｅｒ Ａｗａｒｄを受賞している。また、インペリアル・カレッジ・ロンドンのＰｒｅｓｉｄｅｎｔ’ｓ Ａｗａｒｄ ｆｏｒ Ｏｕｔｓｔａｎｄｉｎｇ Ｅａｒｌｙ Ｃａｒｅｅｒ ＲｅｓｅａｒｃｈｅｒおよびＧｏｏｇｌｅ Ｆａｃｕｌｔｙ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ＡｗａｒｄやＭｉｃｒｏｓｏｆｔ ＰｈＤ ｇｒａｎｔを獲得した経歴をもつ
ファイサル，Ａ・アルド（ファイサル，Ａアルド）（Ｆａｉｓａｌ，Ａ．Ａｌｄｏ）
インペリアル・カレッジ・ロンドンにてＢｒａｉｎ ＆ Ｂｅｈａｖｉｏｕｒ Ｌａｂを率い、バイオエンジニアリング学部およびコンピューティング学部の教授とデータサイエンス研究所のフェローを務めている。また、￡２０Ｍｉｏ．Ｕｎｉｔｅｄ Ｋｉｎｇｄｏｍ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ（ＵＫＲＩ）Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｄｏｃｔｏｒａｌ Ｔｒａｉｎｉｎｇ ｉｎ ＡＩ ｆｏｒ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅのセンター長も務める。ケンブリッジ大学で計算神経科学の博士号取得後、Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ａｎｄ Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｌａｂのジュニアリサーチフェローとなる。研究分野は神経科学と機械学習の交差する領域で、脳と行動の理解とリバースエンジニアリングに関心がある
オン，チェン・スーン（オン，チェンスーン）（Ｏｎｇ，Ｃｈｅｎｇ Ｓｏｏｎ）
オーストラリア連邦科学産業研究機構（ＣＳＩＲＯ）のＤａｔａ６１における、機械学習研究グループ主任研究員。オーストラリア国立大学非常勤准教授も務める。科学の発見に統計的機械学習を利用することを目指す研究に従事する。オーストラリア国立大学にてコンピュータサイエンスの博士号を２００５年に取得。チューリッヒ工科大学コンピュータサイエンス学部講師や、メルボルンにあるＮＩＣＴＡのゲノム診断チームでの勤務経験をもつ
木下 慶紀（キノシタ ヨシキ）
２０２０年東京大学大学院数理科学研究科数理科学専攻博士課程修了。現在、中央大学研究開発機構機構助教。博士（数理科学）。専門：数学、統計学、データサイエンス
仲村 智（ナカムラ サトシ）
２０１６年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了。現在、ＬＩＮＥヤフー株式会社。博士（理学）。専門：データ分析
吉永 尊洸（ヨシナガ タカヒロ）
２０１５年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了。現在、ＬＩＮＥヤフー株式会社データグループデータサイエンス統括本部５本部分析２部部長。博士（理学）。専門：物理学、データサイエンスおよび機械学習とその応用
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
目次
第１部 基礎的な数学（導入と動機
線形代数
解析幾何
行列分解
ベクトル解析
確立と確率分布
連続最適化）
第２部 機械学習の中核をなす諸問題（モデルとデータが出会うとき
線形回帰
主成分分析による次元削減
混合ガウスモデルを用いた密度推定
サポートベクターマシンによる分類）
商品詳細
- 出版社名
- 共立出版
- サイズ
- ２４ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ ｆｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ
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。
