1.
電子ブック |
竹内一郎, 烏山昌幸著
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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。
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2.
電子ブック |
岩田具治著
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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。
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3.
電子ブック |
坪井祐太, 海野裕也, 鈴木潤著
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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。
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4.
電子ブック |
原田達也著
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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。
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5.
電子ブック |
清水昌平著
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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。
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6.
電子ブック |
金森敬文 [ほか] 著
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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。
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7.
電子ブック |
畑埜晃平, 瀧本英二著
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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。
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8.
電子ブック |
石黒勝彦, 林浩平著
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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。
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9.
電子ブック |
佐久間淳著
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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。
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10.
電子ブック |
ダヌシカ ボレガラ, 岡崎直観, 前原貴憲著
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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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