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書誌情報サマリ

タイトル

わけがわかる機械学習 現実の問題を解くために、しくみを理解する

著者名 中谷 秀洋/著
著者名ヨミ ナカタニ シュウヨウ
出版者 技術評論社
出版年月 2019.9


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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 請求記号 配架場所 帯出区分 状態 在架
1 やよい0811845544一般図書007//開架通常貸出在庫 

関連資料

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2019
007.13 007.13
機械学習

書誌詳細

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タイトルコード 1001111248960
書誌種別 図書(和書)
著者名 中谷 秀洋/著
著者名ヨミ ナカタニ シュウヨウ
出版者 技術評論社
出版年月 2019.9
ページ数 7,231p
大きさ 21cm
ISBN 4-297-10740-6
分類記号 007.13
タイトル わけがわかる機械学習 現実の問題を解くために、しくみを理解する
書名ヨミ ワケ ガ ワカル キカイ ガクシュウ
副書名 現実の問題を解くために、しくみを理解する
副書名ヨミ ゲンジツ ノ モンダイ オ トク タメ ニ シクミ オ リカイ スル
内容紹介 機械学習のモデルは無数にあるが、機械学習の理由を組み立てるパターンは実はそんなに多くない。機械学習を実際に活用していくための基礎をきっちりと固められるよう、機械学習の「理屈」を解説する。
著者紹介 サイボウズ・ラボ(株)所属。機械学習や自然言語処理、VRを中心とした研究開発に携わる。著書に「ぺたスクリプト」など。
件名1 機械学習

(他の紹介)内容紹介 機械学習は何を学習しているのか?確率/ベイズ確率は何を表しているのか?回帰/分類モデルはなぜこんな形をしているのか?良いモデルはどう選べばよいのか?モデルの「なぜ」を知れば機械学習がもっと役に立つ。
(他の紹介)目次 第0章 はじめに
第1章 機械学習ことはじめ
第2章 確率
第3章 連続確率と正規分布
第4章 線形回帰
第5章 ベイズ確率
第6章 ベイズ線形回帰
第7章 分類問題
第8章 最適化
第9章 モデル選択
第10章 おわりに
付録A 本書で用いる数学


内容細目


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