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1.

図書

図書
システム制御情報学会編 ; 三宮信夫 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 1998.4  viii, 185p ; 21cm
シリーズ名: システム制御情報ライブラリー / システム制御情報学会編 ; 17
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2.

図書

図書
山川栄樹, 福島雅夫著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2001.1  viii, 228p ; 22cm
シリーズ名: 経営科学のニューフロンティア / 伊理正夫 [ほか] 編 ; 1
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3.

図書

図書
杉原厚吉 [ほか] 編
出版情報: 東京 : 共立出版, 2001.6  v, 280p ; 28cm
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4.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
渡辺澄夫著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2001.7  x, 187p ; 22cm
シリーズ名: データサイエンス・シリーズ / 柴田里程 [ほか] 編集委員 ; 6
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第1章 学習と確率
   1.1 学習とは 1
   1.2 確率変数と情報科学 3
   1.2.1 離散値をとる確率変数 3
   1.2.2 連続値をとる確率変数 5
   1.2.3 確率変数の変換 8
   1.2.4 平均と分散 10
   1.3 確率と推論 13
   1.3.1 同時確率密度関数と関係 13
   1.3.2 推論と条件つき確率 14
   1.3.3 回帰関数 17
   1.3.4 独立性 18
   1.4 確率変数の距離 20
第2章 学習と統計的推測
   2.1 データと学習 23
   2.1.1 学習とは 23
   2.1.2 同時確率密度関数の学習 24
   2.1.3 学習法の意味 27
   2.1.4 学習の尺度 28
   2.1.5 条件つき確率密度関数の推定法 29
   2.1.6 回帰関数の推定 32
   2.1.7 パターン識別関数の推定 33
   2.1.8 関数近似誤差と統計誤差 36
   2.2 最適化法 36
   2.2.1 最急降下法 36
   2.2.2 確率項をもつ最急降下法 42
第3章 複雑な学習モデル
   3.1 関数近似モデル 47
   3.1.1 関数近似モデルの定義 47
   3.1.2 関数近似モデルの学習 49
   3.1.3 3層パーセプトロン 50
   3.1.4 球形基底関数,RBF 66
   3.2 競合学習 69
   3.2.1 確率競合モデル 69
   3.2.2 混合正規モデルの推論 71
   3.2.3 混合分布の最急降下法 72
   3.2.4 確率競合モデルとEMアルゴリズム 74
   3.2.5 EMアルゴリズム 74
   3.2.6 ノンパラメトリック学習 78
   3.2.7 自己組織化写像 81
   3.3 ボルツマンマシン 84
   3.3.1 ボルツマンマシンの定義 84
   3.3.2 ボルツマンマシンの推論 86
   3.3.3 平衡状態の実現 87
   3.3.4 ボルツマンマシンの学習 89
   3.3.5 平均場近似 91
   3.3.6 確定的ボルツマンマシン 93
   3.4 サポートベクトルマシン 94
   3.4.1 サポートベクトルマシンの定義 94
   3.4.2 マージン最大化 96
   3.4.3 高次元埋込みと核関数 99
第4章 学習の基礎理論
   4.1 隠れ層とパラメータの特定可能性 101
   4.2 統計的正則モデル 104
   4.2.1 最尤法の学習誤差と予測誤差 104
   4.2.2 最尤法におけるモデル選択 108
   4.2.3 ベイズ法の汎化誤差と確率的複雑さ 110
   4.2.4 ベイズ法におけるモデル選択 113
   4.3 特異計量をもつモデルの学習理論 116
   4.3.1 超完全基底と特定不能性 116
   4.3.2 学習モデルのゼータ関数 118
   4.3.3 特異点解消定理と学習曲線 125
   4.3.4 最尤法と経験確率過程 134
   4.4 統計物理学の方法 139
   4.4.1 レブリカ法 140
   4.4.2 熱力学的極限 145
   4.5 学習理論の関連する分野 150
   4.5.1 データサイエンスとの関係 151
   4.5.2 計算論的知能との関係 153
第5章 確率・統計の基礎知識
   5.1 確率論における概念と方法 155
   5.1.1 不等式 155
   5.1.2 特性関数 156
   5.1.3 確率変数の収束 158
   5.1.4 大数の法則と中心極限定理 159
   5.1.5 ウィッシャート分布 163
   5.1.6 順序統計量 164
   5.1.7 経験確率過程 165
   5.2 学習と関数空間論 169
   5.2.1 関数空間,距離,稠密性 169
   5.2.2 稠密性と多項式 170
   5.2.3 3層パーセプトロンによる関数近似 173
   5.2.4 次元の呪いと適応基底 174
   参考文献 177
   索引 185
第1章 学習と確率
   1.1 学習とは 1
   1.2 確率変数と情報科学 3
5.

図書

図書
大矢雅則編著 ; 井上啓, 佐藤圭子著
出版情報: 東京 : サイエンス社, 1999.7  iv, 245p ; 21cm
シリーズ名: Information & computing ; ex.-21
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6.

図書

図書
寺田文行 [ほか] 共著
出版情報: 東京 : サイエンス社, 1999.7  v, 162p ; 21cm
シリーズ名: ライブラリ理工基礎数学 ; 7
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7.

図書

図書
多田憲孝, 増山博著
出版情報: 東京 : 日本理工出版会, 1999.10  viii, 213p ; 26cm
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8.

図書

図書
西田泰伸著
出版情報: 東京 : 森北出版, 1999.10  viii, 167p ; 22cm
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9.

図書

図書
茨木俊秀著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1999.11  3, 3, 226p ; 21cm
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10.

図書

図書
浅野孝夫, 今井浩共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2000.1  vii, 295p ; 22cm
シリーズ名: 新コンピュータサイエンス講座 / 猪瀬博 [ほか] 編集
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