出版社内容情報
はじめて学ぶ人も、既習者にも！
「機械学習のしくみをしっかり学びたい」と思っている方、必見！
「全体像がつかめる」×「しくみがわかる」
ていねいでわかりやすい解説と豊富な実装例で、広がり続ける機械学習の世界に踏み込む、入門書の決定版。
さまざまな機械学習のアルゴリズムに対して、その位置づけとしくみを同時に理解でき、単なる付け焼き刃でない「広く深い」知識が得られます。
【本書の特長】
●幅広いトピックを網羅
「機械学習とは何か」から、識別・回帰などの初歩的な手法、サポートベクトルマシンやニューラルネットワーク、深層学習や強化学習などの応用手法まで、最新の話題を含む幅広いトピックを扱っています。
●直感的な解説
多岐にわたる機械学習のアルゴリズムを、入力データと出力形式の組み合わせにもとづいて直感的に整理・分類しており、全体を無理なく俯瞰できます。複雑で抽象的な説明になりがちな理論も、小気味よい語り口の解説で自然に理解できます。
●例題・演習問題による実践
本文中の例に加え、例題・問題が豊富で、手を動かしながら理論と実装のつながりを体験できます。演習問題には解答つきで、独習にも最適です。
【目次】
第1章 はじめに
第2章 機械学習の基本的な手順
第3章 識別 ―概念学習―
第4章 識別 ―統計的手法―
第5章 識別 ―生成モデルと識別モデル―
第6章 回帰
第7章 サポートベクトルマシン
第8章 ニューラルネットワークの基礎
第9章 ニューラルネットワークの応用
第10章 アンサンブル学習
第11章 モデル推定
第12章 パターンマイニング
第13章 系列データの学習
第14章 少量データ学習
第15章 強化学習
【目次】
