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1.

電子ブック

EB
竹内一郎, 烏山昌幸著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2015.12  1 オンラインリソース (xiii, 175p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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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
2クラス分類
多クラス分類
回帰分析
概要: 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。
2.

電子ブック

EB
岩田具治著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2015.12  1 オンラインリソース (x, 148p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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第1章 : 確率の基礎
第2章 : ユニグラムモデル
第3章 : 混合ユニグラムモデル
第4章 : トピックモデル
第5章 : トピックモデルの拡張:他の情報も利用する
第6章 : トピックモデルの拡張:トピックに構造を入れる
第7章 : 文書以外のデータへの適用
第8章 : トピック数の推定
付録A : 代表的な確率分布
第1章 : 確率の基礎
第2章 : ユニグラムモデル
第3章 : 混合ユニグラムモデル
概要: おそろしく親切、すさまじく丁寧。文書データにとどまらない活用の可能性が実感できる。統計の基礎から最新応用事例までがまとまった、待望の1冊。
3.

電子ブック

EB
坪井祐太, 海野裕也, 鈴木潤著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.9  1 オンラインリソース (x, 229p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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第1章 : 自然言語処理のアプローチ
第2章 : ニューラルネットの基礎
第3章 : 言語処理における深層学習の基礎
第4章 : 言語処理特有の深層学習の発展
第5章 : 応用
第6章 : 汎化性能を向上させる技術
第7章 : 実装
第8章 : おわりに
第1章 : 自然言語処理のアプローチ
第2章 : ニューラルネットの基礎
第3章 : 言語処理における深層学習の基礎
概要: 「実装上の工夫」など、本書でしか読めない実践的な内容!自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。
4.

電子ブック

EB
原田達也著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.9  1 オンラインリソース (x, 277p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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第1章 : 画像認識の概要
第2章 : 局所特徴
第3章 : 統計的特徴抽出
第4章 : コーディングとプーリング
第5章 : 分類
第6章 : 畳み込みニューラルネットワーク
第7章 : 物体検出
第8章 : インスタンス認識と検索
第9章 : さらなる話題
第1章 : 画像認識の概要
第2章 : 局所特徴
第3章 : 統計的特徴抽出
概要: 基礎的な理論から、深層学習をはじめとする最新手法までを網羅し、発展著しい分野を俯瞰できるまたとない一冊。
5.

電子ブック

EB
清水昌平著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.9  1 オンラインリソース (x, 181p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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第1章 : 統計的因果探索の出発点
第2章 : 統計的因果推論の基礎
第3章 : 統計的因果探索の基礎
第4章 : LiNGAM
第5章 : 未観測共通原因がある場合のLiNGAM
第6章 : 関連の話題
第1章 : 統計的因果探索の出発点
第2章 : 統計的因果推論の基礎
第3章 : 統計的因果探索の基礎
概要: セミパラメトリックアプローチを因果探索法の「真打ち」として幅広く紹介。代表的手法LiNGAMをその考案者である著者が解説。
6.

電子ブック

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金森敬文 [ほか] 著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.9  1 オンラインリソース (x, 341p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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第1部 導入
第2部 制約なし最適化 : 最適性条件とアルゴリズムの停止条件
勾配法の基礎
ニュートン法
共役勾配法
準ニュートン法
信頼領域法
第3部 制約付き最適化 : 等式制約付き最適化の最適性条件
不等式制約付き最適化の最適性条件
主問題に対する最適化法
ラグランジュ関数を用いる最適化法
第4部 学習アルゴリズムとしての最適化 : 上界最小化アルゴリズム
サポートベクトルマシンと最適化
スパース学習
行列空間上の最適化
第1部 導入
第2部 制約なし最適化 : 最適性条件とアルゴリズムの停止条件
勾配法の基礎
概要: 境界分野が面白い!基礎から最先端まで、骨太の一冊!機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。
7.

電子ブック

EB
畑埜晃平, 瀧本英二著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.9  1 オンラインリソース (ix, 153p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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第1章 エキスパート統合問題 : N人のクイズ王の問題
全問正解のエキスパートが存在する場合 ほか
第2章 オンライン凸最適化 : オンライン凸最適化の枠組み
Follow The Leader(FTL)戦略 ほか
第3章 ランダムネスに基づくオンライン予測 : Follow the Perturbed Leader(FPL)戦略
指数重み型Follow The Perturbed Leader(FPL)戦略 ほか
第4章 組合せ論的オンライン予測 : 組合せ論的オンライン予測とは
サンプリングに基づくアプローチ ほか
第1章 エキスパート統合問題 : N人のクイズ王の問題
全問正解のエキスパートが存在する場合 ほか
第2章 オンライン凸最適化 : オンライン凸最適化の枠組み
概要: オンライン予測アルゴリズムの性能評価に、リグレット解析で道をひらく。主要なトピックについて、具体的アルゴリズムとそれぞれのリグレットを丁寧に紹介。
8.

電子ブック

EB
石黒勝彦, 林浩平著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.9  1 オンラインリソース (xii, 168p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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第1章 : 導入:関係データ解析とは
第2章 : 対称関係データのクラスタリング技術:スペクトラルクラスタリング
第3章 : 非対称関係データのクラスタリング技術:確率的ブロックモデルと無限関係モデル
第4章 : 行列分解
第5章 : 高次関係データとテンソル
第6章 : テンソル分解
第1章 : 導入:関係データ解析とは
第2章 : 対称関係データのクラスタリング技術:スペクトラルクラスタリング
第3章 : 非対称関係データのクラスタリング技術:確率的ブロックモデルと無限関係モデル
概要: 関係データを構成するオブジェクトのクラスタリングと、関係行列・テンソルデータによる予測手法が1冊でわかる。テンソルデータ解析を扱った数少ない和書。
9.

電子ブック

EB
佐久間淳著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.9  1 オンラインリソース (xvi, 215p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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データ解析におけるプライバシー保護技術の概要
パーソナルデータ提供におけるプライバシーの問題
パーソナルデータ提供におけるデータの構成要素
パーソナルデータ提供のリスクと有用性
パーソナルデータの匿名化
識別不可能性と攻撃者モデル
統計量の公開における差分プライバシーの理論
差分プライバシーのメカニズム
差分プライバシーと機械学習
秘密計算の定式化と安全性〔ほか〕
データ解析におけるプライバシー保護技術の概要
パーソナルデータ提供におけるプライバシーの問題
パーソナルデータ提供におけるデータの構成要素
概要: 「仮名化/匿名化」「差分プライバシー」「秘密計算」を、統計学・データ工学・暗号理論の観点から丁寧に解説。データ解析実務者も必読。
10.

電子ブック

EB
ダヌシカ ボレガラ, 岡崎直観, 前原貴憲著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.9  1 オンラインリソース (x, 176p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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第1章 : ウェブと機械学習
第2章 : バースト検出
第3章 : 評判分類の学習
第4章 : 意味表現の学習
第5章 : グラフデータの機械学習
第6章 : 順序学習
第1章 : ウェブと機械学習
第2章 : バースト検出
第3章 : 評判分類の学習
概要: 「ウェブ」を知らずして、「データ」を語ることなかれ。機械学習がどのように応用されているかを概観する。評判分類の学習、単語の意味表現、順序学習を重点的に解説し、バースト検出やウェブのリンク解析も紹介。
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