内容説明
機械学習を、使いこなす。そのために必要な考え方やしくみを、言葉とイメージでていねいに解説。Ｒによる実装例で、機械学習の「適切な」使い方を体験できる。
目次
機械学習序論
データマイニングの基本
回帰分析
ニューラルネットワーク
ディープラーニング
サポートベクターマシン
ベイズ理論
決定木学習
勾配ブースティング
クラスター分析
主成分分析
著者等紹介
柴原一友［シバハラカズトモ］
２００７年東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士（工学）。２００７年東京農工大学大学院工学府情報工学専攻特任助教。２００９年テンソル・コンサルティング株式会社入社
築地毅［ツキジツヨシ］
２０１０年東京農工大学大学院工学府博士前期課程修了。２０１０年シャープ株式会社入社。２０１３年テンソル・コンサルティング株式会社入社
古宮嘉那子［コミヤカナコ］
２００９年東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士（工学）。２００９年東京工業大学精密工学研究所博士研究員。２０１０年東京農工大学工学研究院特任助教。２０１４年茨城大学工学部情報工学科講師（専任）
宮武孝尚［ミヤタケタカヒサ］
２０１６年東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士（工学）。２０１６年東京農工大学工学部情報工学科特任助教。２０１７年テンソル・コンサルティング株式会社入社
小谷善行［コタニヨシユキ］
１９７７年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了、工学博士。１９７７年東京農工大学工学部数理情報工学科専任講師。１９７９年東京農工大学工学部数理情報工学科助教授。１９９４年東京農工大学工学部電子情報工学科教授。２０１４年東京農工大学名誉教授（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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kk
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