サポートベクトルマシン

わかりやすい、実にわかりやすい。解析ツールとして利用したい人が知っておくべきことを整理。多くの学習アルゴリズムを紹介しているので、実践的！構造化サポートベクトルマシン、弱ラベル学習など新しいアプローチも解説。

さまざまな学習アルゴリズムはもちろんのこと、「構造化サポートベクトルマシン」「弱ラベル学習」などの新しいアプローチについても明快に解説した。わかりやすい、実にわかりやすい！こんな本を待っていた。

【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

２クラス分類
多クラス分類
回帰分析
教師なし学習のためのサポートベクトルマシン
カーネル関数
最適化概論：最適性条件と汎用的解法
分割法
モデル選択と正則化パス追跡
逐次学習
サポートベクトルマシンのソフトウェアと実装
構造化サポートベクトルマシン
弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン

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