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1.

図書

図書
本多淳也, 中村篤祥著
出版情報: 東京 : 講談社, 2016.8  x, 206p ; 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 : バンディット問題とは
第2章 : 確率的バンディット問題の基礎知識
第3章 : 確率的バンディット問題の方策
第4章 : 確率的バンディット問題のリグレット解析
第5章 : 敵対的バンディット問題
第6章 : 最適腕識別とA/Bテスト
第7章 : 線形モデル上のバンディット問題
第8章 : 連続腕バンディットとベイズ最適化
第9章 : バンディット問題の拡張
第10章 : バンディット手法の応用
第1章 : バンディット問題とは
第2章 : 確率的バンディット問題の基礎知識
第3章 : 確率的バンディット問題の方策
概要: さまざまな方策が、定量的かつ直感的に理解できる。モンテカルロ木探索やインターネット広告などのより具体的な状況への対応も紹介。
2.

図書

図書
清水昌平著
出版情報: 東京 : 講談社, 2017.5  x, 181p ; 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 : 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。
3.

図書

図書
持橋大地, 大羽成征著
出版情報: 東京 : 講談社, 2019.3  x, 233p ; 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0章 : たった5分でガウス過程法が分かってしまう
第1章 : 線形回帰モデル
第2章 : ガウス分布
第3章 : ガウス過程
第4章 : 確率的生成モデルとガウス過程
第5章 : ガウス過程の計算法
第6章 : ガウス過程の適用
第7章 : ガウス過程による教師なし学習
付録A : 付録
第0章 : たった5分でガウス過程法が分かってしまう
第1章 : 線形回帰モデル
第2章 : ガウス分布
概要: 超柔軟なベイズ的回帰モデル、ガウス過程の日本初の入門書。基礎の線形回帰から始め、原理をゼロからていねいに解説。
4.

図書

図書
中村恭之, 小枝正直, 上田悦子著
出版情報: 東京 : 講談社, 2017.8  viii, 295p, 図版8p ; 24cm
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コンピュータビジョンとは?
特徴検出
特徴量記述
運動復元
物体追跡
画像レジストレーション
カメラモデル
エピポーラ幾何
カメラキャリブレーション
3次元再構成
機械学習とは?
人工的なデータの生成
主成分分析
クラスタリング
k最近傍法
ベイズ識別
サポートベクトルマシン
決定木
ニューラルネットワーク
ブースティング
識別器の性能評価
OpenCVの導入
コンピュータビジョンとは?
特徴検出
特徴量記述
概要: コンピュータビジョンと機械学習の基本が、この1冊に凝縮!C++、Pythonのサンプルプログラムが豊富で、いますぐできる!OpenCV3.2対応!
5.

図書

図書
山下隆義著
出版情報: 東京 : 講談社, 2018.11  x, 277p ; 21cm
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第1章 : 序論
第2章 : ニューラルネットワーク
第3章 : 畳み込みニューラルネットワーク
第4章 : 汎化性能を向上させる方法
第5章 : 畳み込みニューラルネットワークの活用
第6章 : リカレントニューラルネットワーク
第7章 : オートエンコーダ
第8章 : 敵対的生成ネットワーク
第9章 : 深層強化学習
第10章 : ディープラーニングのフレームワーク
第1章 : 序論
第2章 : ニューラルネットワーク
第3章 : 畳み込みニューラルネットワーク
6.

図書

図書
金森敬文 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 講談社, 2016.12  x, 341p ; 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.

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
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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。
8.

図書

図書
ダヌシカ ボレガラ, 岡崎直観, 前原貴憲著
出版情報: 東京 : 講談社, 2016.8  x, 176p ; 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…
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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。
9.

図書

図書
森村哲郎著
出版情報: 東京 : 講談社, 2019.5  xii, 305p ; 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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10.

図書

図書
山下隆義著
出版情報: 東京 : 講談社, 2016.2  vii, 207p ; 21cm
所蔵情報: loading…
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第1章 : 序論
第2章 : ニューラルネットワーク
第3章 : 畳み込みニューラルネットワーク
第4章 : 制約ボルツマンマシン
第5章 : オートエンコーダ
第6章 : 汎化性能を向上させる方法
第7章 : ディープラーニングのツール
第8章 : ディープラーニングの現在・未来
第1章 : 序論
第2章 : ニューラルネットワーク
第3章 : 畳み込みニューラルネットワーク
概要: まずは、この1冊からはじめよう!CaffeやPylearn2はもちろんのこと、ChainerやTensorFlowの使い方をソースコード付きで解説!
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