資料詳細

[ 和図書 ] 関係データ学習 ( 機械学習プロフェッショナルシリーズ )

石黒勝彦／著 -- 講談社 -- 2016.12 --

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所蔵は 1 件です。

所蔵館	所蔵場所	資料区分	請求記号	資料コード	所蔵状態	資料の利用
配架日	協力貸出	利用状況	返却予定日	資料取扱	予約数	付録注記	備考
中央	書庫	一般図書	/007.1/5513/2016	7108380304		Digital BookShelf
2017/01/13	可能	利用可			0

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資料詳細

ISBN	4-06-152921-2
ISBN13桁	978-4-06-152921-2
タイトル	関係データ学習
タイトルカナ	カンケイデータガクシュウ
著者名	石黒勝彦／著, 林浩平／著
著者名典拠番号	110007104350000 , 110007104360000
出版地	東京
出版者	講談社
出版者カナ	コウダンシャ
出版年	2016.12
ページ数	12, 168p
大きさ	21cm
シリーズ名	機械学習プロフェッショナルシリーズ
シリーズ名のルビ等	キカイガクシュウプロフェッショナルシリーズ
シリーズの編者等	杉山将／編
シリーズの編者等の典拠番号	110005343620000
価格	¥2800
内容紹介	関係データ解析研究の基礎・基盤となっている技術を解説するテキスト。関係データを構成するオブジェクトのクラスタリングと、関係行列・テンソルデータの低次元分解に基づく高精度な予測手法を扱う。
書誌・年譜・年表	文献:p155～164
一般件名	データマイニング-00948240-ndlsh,ソーシャルネットワーキングサービス-01014117-ndlsh,テンソル-ndlsh-00572865,行列・行列式-ndlsh-00562696
一般件名カナ	データマイニング-00948240,ソーシャルネットワーキングサービス-01014117,テンソル-00572865,ギョウレツギョウレツシキ-00562696
一般件名	機械学習 , クラスタ分析
一般件名カナ	キカイガクシュウ,クラスタブンセキ
一般件名典拠番号	511957000000000 , 510145000000000
分類：都立NDC10版	007.13
資料情報1	『関係データ学習』（機械学習プロフェッショナルシリーズ）　石黒勝彦／著, 林浩平／著　講談社　2016.12（所蔵館：中央　請求記号：/007.1/5513/2016　資料コード：7108380304）
URL	https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1152923262

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第1章導入:関係データ解析とは: 1.1 統計的機械学習; 1.2 関係データとは; 1.3 関係データの表現; 1.4 関係データの種類; 1.5 関係データ解析; 1.6 本書の目的と構成
第2章対称関係データのクラスタリング技術:スペクトラルクラスタリング: 2.1 関係データのクラスタリングとは; 2.2 対称関係データのオブジェクトクラスタリング法:スペクトラルクラスタリング; 2.3 非正規化グラフラプラシアンによるスペクトラルクラスタリング; 2.4 正規化グラフラプラシアンによるスペクトラルクラスタリング; 2.5 実データへの適用例; 2.6 実運用上の留意点と参考文献
第3章非対称関係データのクラスタリング技術:確率的ブロックモデルと無限関係モデル: 3.1 非対称関係データの確率的「ブロック構造」クラスタリング; 3.2 確率的生成モデル; 3.3 確率的ブロックモデル(stochastic blockmodel,SBM); 3.4 無限関係モデル(infinite relational model,IRM); 3.5 IRMのまとめ; 3.6 実データへの適用例; 3.7 実運用上の留意点と参考文献
第4章行列分解: 4.1 準備; 4.2 単純行列分解; 4.3 さまざまな行列分解; 4.4 アルゴリズム; 4.5 欠損値がある場合の行列分解; 4.6 関連する話題
第5章高次関係データとテンソル: 5.1 用語の定義; 5.2 テンソルにおける線形演算; 5.3 行列演算への変換
第6章テンソル分解: 6.1 テンソルの次元圧縮; 6.2 CP分解; 6.3 タッカー分解; 6.4 CP分解とタッカー分解の違い; 6.5 補足

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