出版社内容情報
機械学習アルゴリズムの基礎を広く紹介。既存ライブラリを使用した受身の機械学習を脱却し，より高度な機械学習技術の習得を目指す。
目次
機械学習とアルゴリズム
第１部 教師あり学習（分類；回帰；検証）
第２部 教師なし学習（クラスタリング；次元削減；自然言語処理）
第３部 強化学習
第４部 深層学習
著者等紹介
鈴木顕［スズキアキラ］
２０１３年東北大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。現在、東北大学大学院情報科学研究科准教授。博士（情報科学）。専門は組合せ遷移、グラフアルゴリズム、計算の複雑さ、ニューラルネットワーク（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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感想・レビュー
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takao
2
ふむ2024/12/11
Urapon
0
古典的な機械学習モデルの概要を広く浅く取り扱っている本。下手に最新の技術に触れず、込み入った数式も排しているので、初学者にも（あくまで概要だが）理解しやすくなっている。フルスクラッチで実装したければ、より専門的な文献を読む必要があるが、理解の入口として良い本かなと。2022/01/26
