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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
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。
4.

電子ブック

EB
岡谷貴之著
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, 165p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
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第1章 : はじめに
第2章 : 順伝播型ネットワーク
第3章 : 確率的勾配降下法
第4章 : 誤差逆伝播法
第5章 : 自己符号化器
第6章 : 畳込みニューラルネット
第7章 : 再帰型ニューラルネット
第8章 : ボルツマンマシン
第1章 : はじめに
第2章 : 順伝播型ネットワーク
第3章 : 確率的勾配降下法
概要: この本でしか味わえない充実感。基礎からSGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさんの内容を体系的に解説。
5.

図書

図書
杉山将著 ; 講談社サイエンティフィク編集
出版情報: 東京 : 講談社, 2013.9  x, 220p ; 21cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1部 はじめに : 機械学習とは
学習モデル
第2部 教師付き回帰 : 最小二乗学習
制約付き最小二乗学習 ほか
第3部 教師付き分類 : 最小二乗学習に基づく分類
サポートベクトル分類 ほか
第4部 教師なし学習 : 異常検出
教師なし次元削減 ほか
第5部 発展的話題 : オンライン学習
半教師付き学習 ほか
第6部 おわりに / まとめと今後の展望
第1部 はじめに : 機械学習とは
学習モデル
第2部 教師付き回帰 : 最小二乗学習
6.

図書

図書
原田達也著
出版情報: 東京 : 講談社, 2017.5  x, 277p ; 21cm
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
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。
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