統計的学習理論(機械学習プロフェッショナルシリーズ) [全集叢書]

統計的学習理論(機械学習プロフェッショナルシリーズ) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  ていねいな説明が感動的！しっかり、よくわかる！カーネル法、サポートベクトルマシン、ブースティングなどの重要概念の自然な導入を図る。２値から多値まで、現実のデータに即した手法が学べる。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１章　統計的学習理論の枠組
  第２章　仮説集合の複雑度
  第３章　判別適合的損失
  第４章　カーネル法の基礎
  第５章　サポートベクトルマシン
  第６章　ブースティング
  第７章　多値判別
  付録Ａ　確率不等式
  付録Ｂ　凸解析と凸最適化
  付録Ｃ　関数解析の初歩

• 出版社からのコメント

  学習手法を使いこなすには、確率・統計に根ざした基礎が不可欠。カーネル法、ＳＶＭ、ブースティングなど、重要概念を丁寧に記述した

• 内容紹介

  丁寧な説明が感動的！ しっかり、よくわかる！どのような学習アルゴリズムが効率的かを見極めるには、確率論・統計学に根ざした基礎が不可欠。カーネル法、ＳＶＭ、ブースティングなど、重要概念を丁寧に記述した。学習手法をしっかり理解して使いこなせるようになる。
  
  
  丁寧な説明が感動的！ しっかり、よくわかる！ どのような学習アルゴリズムが効率的かを見極めるには、確率論・統計学に根ざした基礎が不可欠。カーネル法、ＳＶＭ、ブースティングなど、重要概念を丁寧に記述した。学習手法をしっかり理解して使いこなせるようになる。
  
  【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
  本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
  ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
  これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。
  
  
  第2期として、以下の4点を同時刊行！
  
  統計的学習理論 　 金森 敬文･著
  サポートベクトルマシン　　竹内 一郎／烏山 昌幸･著
  確率的最適化　　　　　　　 鈴木 大慈･著
  異常検知と変化検知　　　井手 剛／杉山 将･著
  
  第3期の刊行は2015年12月、第4期の刊行は2016年4月の予定。
  
  【シリーズ編者】
  杉山 将　東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

• 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）

  金森 敬文(カナモリ タカフミ)
  博士（学術）。現在、名古屋大学大学院情報科学研究科准教授

• 著者について

  金森 敬文 (カナモリ タカフミ)
  名古屋大学大学院情報科学研究科准教授

統計的学習理論(機械学習プロフェッショナルシリーズ) の商品スペック