資料詳細

[ 和図書 ] 機械学習アルゴリズム ( 探検データサイエンス )

鈴木顕／著 -- 共立出版 -- 2021.6 --

所蔵

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ISBN	4-320-12517-9
ISBN13桁	978-4-320-12517-9
タイトル	機械学習アルゴリズム
タイトルカナ	キカイガクシュウアルゴリズム
著者名	鈴木顕／著
著者名典拠番号	110007860880000
出版地	東京
出版者	共立出版
出版者カナ	キョウリツシュッパン
出版年	2021.6
ページ数	11, 189p
大きさ	21cm
シリーズ名	探検データサイエンス
シリーズ名のルビ等	タンケンデータサイエンス
価格	¥2600
内容紹介	難しい数式などは極力使わずに、機械学習アルゴリズムの基礎を広く紹介。既存ライブラリを使用した受身の機械学習を脱却し、より高度な機械学習技術の習得を目指す。
書誌・年譜・年表	文献:p179
一般件名	機械学習-ndlsh-001210569,アルゴリズム-ndlsh-00560337
一般件名	機械学習 , アルゴリズム
一般件名カナ	キカイガクシュウ,アルゴリズム
一般件名典拠番号	511957000000000 , 510093100000000
分類：都立NDC10版	007.13
資料情報1	『機械学習アルゴリズム』（探検データサイエンス）　鈴木顕／著　共立出版　2021.6（所蔵館：中央　請求記号：/007.1/5937/2021　資料コード：7114358891）
URL	https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1153826763

第1章機械学習とアルゴリズム: 1.1 機械学習とは; 1.2 アルゴリズムとは
第Ⅰ部教師あり学習
第2章分類: 2.1 まずはやってみよう; 2.2 分類分析とは; 2.3 1次元の場合; 2.4 2次元の場合; 2.5 サポートベクターマシン; 2.6 線形分離可能性; 2.7 その他の分類手法
第3章回帰: 3.1 回帰分析とは; 3.2 単回帰; 3.3 多項式回帰と過学習; 3.4 ロジスティック回帰
第4章検証: 4.1 機械学習の性能; 4.2 機械学習の性能を測る; 4.3 機械学習の性能を試す
第Ⅱ部教師なし学習
第5章クラスタリング: 5.1 クラスタリングとは; 5.2 階層的クラスタリング(ボトムアップ型); 5.3 階層的クラスタリング(トップダウン型); 5.4 非階層的クラスタリング
第6章次元削減: 6.1 次元削減とは; 6.2 主成分分析; 6.3 自己符号化器
第7章自然言語処理: 7.1 自然言語処理とは; 7.2 自然言語生成; 7.3 形態素解析; 7.4 かな漢字変換
第Ⅲ部強化学習
第8章強化学習: 8.1 強化学習とは; 8.2 動的計画法(DP法); 8.3 モンテカルロ法; 8.4 時間的差分学習(TD法)
第Ⅳ部深層学習
第9章深層学習: 9.1 深層学習とは; 9.2 ニューラルネットワークとは; 9.3 ニューラルネットワークの学習; 9.4 勾配降下法; 9.5 その他のニューラルネットワーク