統計的学習理論

ていねいな説明が感動的！しっかり、よくわかる！カーネル法、サポートベクトルマシン、ブースティングなどの重要概念の自然な導入を図る。２値から多値まで、現実のデータに即した手法が学べる。

丁寧な説明が感動的！　しっかり、よくわかる！　どのような学習アルゴリズムが効率的かを見極めるには、確率論・統計学に根ざした基礎が不可欠。カーネル法、ＳＶＭ、ブースティングなど、重要概念を丁寧に記述した。学習手法をしっかり理解して使いこなせるようになる。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全２９巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。


第２期として、以下の４点を同時刊行！

統計的学習理論　　　金森　敬文・著
サポートベクトルマシン　　竹内　一郎／烏山　昌幸・著
確率的最適化　　　　　　　　鈴木　大慈・著
異常検知と変化検知　　　井手　剛／杉山　将・著

第３期の刊行は２０１５年１２月、第４期の刊行は２０１６年４月の予定。

【シリーズ編者】
杉山　将　東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授(「近刊情報」より)

目次

第１章　統計的学習理論の枠組
第２章　仮説集合の複雑度
第３章　判別適合的損失
第４章　カーネル法の基礎
第５章　サポートベクトルマシン
第６章　ブースティング
第７章　多値判別
付録Ａ　確率不等式
付録Ｂ　凸解析と凸最適化
付録Ｃ　関数解析の初歩

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