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1.

図書

図書
前田陽一郎著
出版情報: 東京 : 日新出版, 2017.7  vi, 242p ; 21cm
シリーズ名: 実用理工学入門講座
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2.

図書

図書
中井悦司著
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2018.1  xii, 291p ; 21cm
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1 : 数学の基礎概念
2 : 関数の基本性質
3 : 関数の微積分
4 : 初等関数
5 : テイラーの公式と解析関数
6 : 多変数関数
Appendix A : 演習問題の解答
1 : 数学の基礎概念
2 : 関数の基本性質
3 : 関数の微積分
概要: 機械学習に関連する数学の最も基礎となる解析学・微積分を順序立てて学習できる。定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している(再入門者に理解しやすい)。各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意。対象読者は、大学1、2年のころ に学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア。 続きを見る
3.

図書

図書
千賀大司, 山本和貴, 大澤文孝著
出版情報: [東京] : 日経BP社 , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2016.6  231p ; 24cm
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とにかく機械学習が何かを知る
実践:データを集めよう
Azure Machine Learningで機械学習モデルを作ろう
実践編 : 回帰分析を使ってデータを予測する
作った回帰分析モデルを使ってみる
予測精度を向上する
統計分類で判定する
クラスタリングで似たものを判定する
実践:実験結果を活用しよう
実践:どんどん賢くさせよう
Appendix A Azure Machine : Learningを利用する方法
とにかく機械学習が何かを知る
実践:データを集めよう
Azure Machine Learningで機械学習モデルを作ろう
概要: SEのための機械学習サービス。学習モデルの作り方、回帰分析モデル、統計分類モデル、マウス操作でAzure ML Studioを使いこなす。
4.

図書

図書
瀬々潤, 浜田道昭著
出版情報: 東京 : 講談社, 2015.12  xii, 178p ; 21cm
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 計算機科学者のための生命科学入門 : 生命に流れる情報
親から子へと受け継がれる情報 ほか
第2章 多重検定と無限次数多重検定法 : 仮説検定
多重検定 ほか
第3章 推定量設計の理論と方法 : バイオインフォマティクスにおける推定問題
記法、記号 ほか
付録A 進んだ話題についての補足説明 : 任意のギャップコストの場合の動的計画法
局所アラインメント ほか
第1章 計算機科学者のための生命科学入門 : 生命に流れる情報
親から子へと受け継がれる情報 ほか
第2章 多重検定と無限次数多重検定法 : 仮説検定
概要: 創薬や医療、農業、環境問題に情報科学が果たす役割と実際の手法がわかる。生命科学の基礎のキソからスタートする親切な設計。検定の多重度に対する新しい対応法を紹介した。配列解析における推定量設計を古典的方法から最新情報まで解説する。
5.

図書

図書
荒木雅弘著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2017.4  viii, 254p ; 22cm
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第1部 パターン認識の基礎 : パターン認識って何?
データをきちんと取り込もう
パターンの特徴を調べよう
パターンを識別しよう ほか
第2部 実践編 : 声をモデル化してみよう—音響モデルの作り方・使い方・鍛え方
HTKを使って単語を認識してみよう
文法規則を書いてみよう
統計的言語モデルを作ろう ほか
第1部 パターン認識の基礎 : パターン認識って何?
データをきちんと取り込もう
パターンの特徴を調べよう
概要: 深層学習などの最新手法にも対応。音声認識を題材に、機械学習の理論をかみくだいて解説。ゼロからはじめて理解できる、一番やさしい入門書!
6.

図書

図書
Jubatusコミュニティ著
出版情報: 東京 : ソーテック社, 2017.10  285p ; 24cm
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Jubatusの導入
Jubatusの基本コンセプト
データ変換の詳細
分析機能の使い方
分散モード
周辺ツール
Jubatus開発ガイド
Jubatusの導入
Jubatusの基本コンセプト
データ変換の詳細
概要: 大量データを素早く、深く分析、Jubatus開発者が徹底解説!Jubatusの導入や基本コンセプト、分散学習機構「MIX」を説明。大量のデータを迅速に処理する分散モードでの実行方法も解説。分類や回帰など、Jubatusが搭載する分析機能をコ ード付きで詳解。分析時の落とし穴や分析精度を上げるTipsも紹介! 続きを見る
7.

図書

図書
浦西友樹 [ほか] 著
出版情報: 東京 : マイナビ出版, 2017.6  xii, 163p ; 21cm
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1 導入編 : 画像処理とコンピュータビジョン
OpenCV
OpenCV2とOpenCV3
2 スタートアップ編 : OpenCV3.2を利用するための環境構築方法
CMakeを用いたOpenCVのインストール方法
公式インストーラを用いたOpenCVのインストール方法 ほか
3 ケーススタディ編 : 画素値の直接操作
カメラキャリブレーションとステレオ視による距離計測
画像のJPEG圧縮とPSNRの計算 ほか
1 導入編 : 画像処理とコンピュータビジョン
OpenCV
OpenCV2とOpenCV3
概要: 画像処理の基礎から機械学習まで。OpenCVとC++によるプログラミングを解説。
8.

図書

図書
片平健太郎著
出版情報: 東京 : オーム社, 2018.9  xii, 209p ; 21cm
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基礎編 : 計算論モデリングとは
計算論モデリングの基礎
強化学習モデルを用いたデータ解析の事例
実践編 : パラメータ推定
モデル選択
計算論モデリングに基づく統計分析
理論・発展編 : 結果の解釈、計算論モデルの統計的性質の理解
強化学習モデルの拡張・ベイズ推論モデル
計算論モデリングの課題と発展
付録
基礎編 : 計算論モデリングとは
計算論モデリングの基礎
強化学習モデルを用いたデータ解析の事例
9.

図書

図書
Henrik Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf著 ; クイープ訳
出版情報: 東京 : インプレス, 2017.11  xxvi, 292p ; 24cm
シリーズ名: Impress top gear
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1 機械学習ワークフローの基礎 : 機械学習とは何か—長所と課題、データ収集から運用までのステップ、性能の改善
現実世界のデータ—データの取得/整備、可視化
モデルの構築と予測
モデルの評価と最適化
特徴エンジニアリングの基礎
2 機械学習ワークフローの応用 : NYCタクシーデータのケーススタディ
高度な特徴エンジニアリング
高度な自然言語処理の例—映画レビューの感情分析
機械学習ワークフローのスケーリング
デジタルディスプレイ広告のケーススタディ
1 機械学習ワークフローの基礎 : 機械学習とは何か—長所と課題、データ収集から運用までのステップ、性能の改善
現実世界のデータ—データの取得/整備、可視化
モデルの構築と予測
概要: 機械学習の利点/課題、乱雑なデータの処理、Python系モデル構築、モデル評価/最適化、特徴エンジニアリングのテクニック、予測速度の改善、大容量データへの対応など。有効なデータとより良いモデルを作成!
10.

図書

図書
柴原一友 [ほか] 共著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2019.10  vii, 225p ; 22cm
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機械学習序論
データマイニングの基本
回帰分析
ニューラルネットワーク
ディープラーニング
サポートベクターマシン
ベイズ理論
決定木学習
勾配ブースティング
クラスター分析
主成分分析
機械学習序論
データマイニングの基本
回帰分析
概要: 機械学習を、使いこなす。そのために必要な考え方やしくみを、言葉とイメージでていねいに解説。Rによる実装例で、機械学習の「適切な」使い方を体験できる。
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