信頼性の高い推論―帰納と統計的学習理論(ジャン・ニコ講義セレクション〈5〉) [全集叢書]

信頼性の高い推論―帰納と統計的学習理論(ジャン・ニコ講義セレクション〈5〉) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  哲学と情報工学の研究者が手を携え、統計的学習理論を帰納的推論の信頼性の問題に応用することを試みる。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１章　帰納の問題（問題
  推論と含意　ほか）
  第２章　帰納とＶＣ次元（パターン認識
  背景確率分布　ほか）
  第３章　帰納と「単純性」（経験的誤差の最小化
  普遍的一致性　ほか）
  第４章　ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、トランスダクション（機械学習―パーセプトロン
  フィードフォワードニューラルネット　ほか）

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  ハーマン,ギルバート(ハーマン,ギルバート／Harman,Gilbert)
  １９３８年生まれ。１９６４年、ハーバード大学にて博士号を取得。専攻は哲学。プリンストン大学哲学科教授
  
  クルカルニ,サンジェーヴ(クルカルニ,サンジェーヴ／Kulkarni,Sanjeev)
  １９９１年、マサチューセッツ工科大学にて博士号を取得。専攻は情報科学・情報工学。プリンストン大学電子工学科教授
  
  蟹池 陽一(カニイケ ヨウイチ)
  １９６２年生まれ。２００２年、インディアナ大学にて博士号を取得。國學院大学兼任講師

信頼性の高い推論―帰納と統計的学習理論(ジャン・ニコ講義セレクション〈5〉) の商品スペック