目次
第１章 符号化と学習
第２章 一括学習とモデル選択
第３章 逐次符号化と逐次的予測
第４章 拡張型確率的コンプレキシティと学習
第５章 学習と最適化アルゴリズム
第６章 アンサンブル学習
第７章 動的モデル選択
第８章 完全なるＭＤＬ原理に向けて
第９章 おわりに―情報論的学習理論のまとめと今後
著者等紹介
山西健司［ヤマニシケンジ］
１９８７年東京大学大学院工学系計数工学専門課程修士課程修了。１９８７年‐２００８年ＮＥＣ中央研究所にて機械学習、データマイニング、テキストマイニング、情報理論の研究開発に従事。１９９２年‐１９９５年ＮＥＣ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｉｎｃ．（Ｕ．Ｓ．Ａ）にＶｉｓｉｔｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｔｉｓｔとして出向。２００２年‐２００８年ＮＥＣ主席研究員。２００５年‐２００８年ＮＥＣデータマイニング技術センター長。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻教授、博士（工学）（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）
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