close
1.

図書

図書
畑埜晃平, 瀧本英二著
出版情報: 東京 : 講談社, 2016.12  ix, 153p ; 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 エキスパート統合問題 : N人のクイズ王の問題
全問正解のエキスパートが存在する場合 ほか
第2章 オンライン凸最適化 : オンライン凸最適化の枠組み
Follow The Leader(FTL)戦略 ほか
第3章 ランダムネスに基づくオンライン予測 : Follow the Perturbed Leader(FPL)戦略
指数重み型Follow The Perturbed Leader(FPL)戦略 ほか
第4章 組合せ論的オンライン予測 : 組合せ論的オンライン予測とは
サンプリングに基づくアプローチ ほか
第1章 エキスパート統合問題 : N人のクイズ王の問題
全問正解のエキスパートが存在する場合 ほか
第2章 オンライン凸最適化 : オンライン凸最適化の枠組み
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。
2.

電子ブック

EB
金森敬文 [ほか] 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, 341p)
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。
3.

電子ブック

EB
畑埜晃平, 瀧本英二著
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 (ix, 153p)
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 エキスパート統合問題 : N人のクイズ王の問題
全問正解のエキスパートが存在する場合 ほか
第2章 オンライン凸最適化 : オンライン凸最適化の枠組み
Follow The Leader(FTL)戦略 ほか
第3章 ランダムネスに基づくオンライン予測 : Follow the Perturbed Leader(FPL)戦略
指数重み型Follow The Perturbed Leader(FPL)戦略 ほか
第4章 組合せ論的オンライン予測 : 組合せ論的オンライン予測とは
サンプリングに基づくアプローチ ほか
第1章 エキスパート統合問題 : N人のクイズ王の問題
全問正解のエキスパートが存在する場合 ほか
第2章 オンライン凸最適化 : オンライン凸最適化の枠組み
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。
4.

電子ブック

EB
河原吉伸, 永野清仁著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.1  1 オンラインリソース (ix, 174p)
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 学習における劣モジュラ性 : 劣モジュラ性への導入
機械学習における劣モジュラ性 ほか
第2章 劣モジュラ最適化の基礎 : 劣モジュラ関数の定義と具体例
劣モジュラ関数の基本性質 ほか
第3章 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用 : 劣モジュラ最大化と貪欲法
適用例1:文書要約への適用 ほか
第4章 最大流とグラフカット : カット関数最小化と最大流アルゴリズム
マルコフ確率場における推論とグラフカット ほか
第5章 劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習 : 正則化による疎性モデル推定
劣モジュラ関数から得られる構造的疎性 ほか
第1章 学習における劣モジュラ性 : 劣モジュラ性への導入
機械学習における劣モジュラ性 ほか
第2章 劣モジュラ最適化の基礎 : 劣モジュラ関数の定義と具体例
概要: 深淵な基礎理論が丁寧な展開ですっきりわかる。実用的なアルゴリズムを中心に紹介。構造正則化学習への道も具体的手順とともに解説。
5.

図書

図書
穴井宏和, 斉藤努著
出版情報: 東京 : 講談社, 2015.6  vi, 136p ; 21cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 組合せ最適化の基礎 : 最適化・組合せ最適化とは
組合せ最適化問題への接近
組合せ最適化に必要な基本概念
組合せ最適化問題の複雑さ・難しさ
第2章 組合せ最適化問題の体系 : 組合せ最適化を俯瞰する
組合せ最適化の類型:標準問題
第3章 組合せ最適化のアルゴリズム : グラフ・ネットワーク問題のアルゴリズム
マッチング問題のアルゴリズム
線形最適化
混合整数最適化
厳密解法
近似解法
第4章 実問題に臨む考え方 : 最適化による問題解決の心得
実例と標準問題とアルゴリズム
数理モデルの記述
第1章 組合せ最適化の基礎 : 最適化・組合せ最適化とは
組合せ最適化問題への接近
組合せ最適化に必要な基本概念
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
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
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
佐藤竜馬著
出版情報: 東京 : 講談社, 2023.1  ix, 308p ; 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 : 確率分布を比較するツールとしての最適輸送
第2章 : 最適化問題としての定式化
第3章 : エントロピー正則化とシンクホーンアルゴリズム
第4章 : 敵対的ネットワーク
第5章 : スライス法
第6章 : 他のダイバージェンスとの比較
第7章 : 不均衡最適輸送
第8章 : ワッサースタイン重心
第9章 : グロモフ・ワッサースタイン距離
第10章 : おわりに
第1章 : 確率分布を比較するツールとしての最適輸送
第2章 : 最適化問題としての定式化
第3章 : エントロピー正則化とシンクホーンアルゴリズム
概要: 線形計画、エントロピー正則化、シンクホーンアルゴリズム、敵対的ネットワーク、スライス法などのさまざまな解法アプローチをていねいに解説。
8.

図書

図書
寒野善博著 ; 駒木文保編
出版情報: 東京 : 講談社, 2019.8  xiv, 236p ; 21cm
シリーズ名: データサイエンス入門
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 : 最適化の概要
第2章 : 線形計画と凸2次計画
第3章 : 非線形計画
第4章 : 凸計画
第5章 : ネットワーク計画
第6章 : 近似解法と発見的解法
第7章 : 整数計画
付録A : ソフトウェアの利用
第1章 : 最適化の概要
第2章 : 線形計画と凸2次計画
第3章 : 非線形計画
文献の複写および貸借の依頼を行う
 文献複写・貸借依頼