機械学習プロフェッショナルシリーズ<br> サポートベクトルマシン

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機械学習プロフェッショナルシリーズ
サポートベクトルマシン

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  • サイズ A5判/ページ数 192p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784061529069
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3341

出版社内容情報

さまざまな学習アルゴリズムはもちろん、構造化サポートベクトルマシン、弱ラベル学習などの新しいアプローチについても明快に解説。さまざまな学習アルゴリズムはもちろんのこと、「構造化サポートベクトルマシン」「弱ラベル学習」などの新しいアプローチについても明快に解説した。わかりやすい、実にわかりやすい!こんな本を待っていた。

【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

第1章 2クラス分類
第2章 多クラス分類
第3章 回帰分析
第4章 教師なし学習のためのサポートベクトルマシン
第5章 カーネル関数
第6章 最適化概論:最適性条件と汎用的解法
第7章 分割法
第8章 モデル選択と正則化パス追跡
第9章 逐次学習
第10章 サポートベクトルマシンのソフトウェアと実装
第11章 構造化サポートベクトルマシン
第12章 弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン


竹内 一郎[タケウチ イチロウ]
著・文・その他

烏山 昌幸[カラスヤマ マサユキ]
著・文・その他

内容説明

わかりやすい、実にわかりやすい。解析ツールとして利用したい人が知っておくべきことを整理。多くの学習アルゴリズムを紹介しているので、実践的!構造化サポートベクトルマシン、弱ラベル学習など新しいアプローチも解説。

目次

2クラス分類
多クラス分類
回帰分析
教師なし学習のためのサポートベクトルマシン
カーネル関数
最適化概論:最適性条件と汎用的解法
分割法
モデル選択と正則化パス追跡
逐次学習
サポートベクトルマシンのソフトウェアと実装
構造化サポートベクトルマシン
弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン

著者等紹介

竹内一郎[タケウチイチロウ]
博士(工学)。2000年名古屋大学大学院工学研究科電気工学専攻博士課程修了。現在、名古屋工業大学情報工学教育類教授

烏山昌幸[カラスヤママサユキ]
博士(工学)。2011年名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻博士後期課程修了。現在、名古屋工業大学情報工学教育類助教(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

オザマチ

5
ライブラリが充実して気軽に使えるようになったSVM。さらに細かく知りたい場合はオススメ。2017/06/25

askmt

1
これも放置されていた系。SVMと言っても色々なバリエーションがあるのだということがわかり興味深かった。2024/01/21

disktnk

0
SVMの分類、回帰、教師なし分類のそれぞれの学習での決定関数や双対表現を説明し、SVMに特化した形で、カーネル関数や最適化を深掘りしていく流れ。本書でも紹介されている通り、SVMの関数はRやscikit-learnで手軽に実行することができるので、その中身や使用されている最適化手法についてより理解出来る。逆に自分で実装するには参照されている文献や論文を当たる必要があると思う。2016/01/11

Tsukasa Fukunaga

0
ソフトマージンや双対表現といったSVMの基本から、分割法といった大規模データを取り扱う際の最適化方法、LIBSVMの中身、発展事例として半教師あり学習や構造を出力として学習する構造化SVMについてまで、幅広くSVMについて述べた教科書。式変形の導出が丁寧なのでわかりやすく、また発展事例についても詳しく書かれているので、SVMを勉強したいなら必読だと思われる。カーネルや最適化についても章が割かれているが、やや薄味なので、そちらについては勉強したいなら別の本を併読した方がよい。2015/08/24

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