出版社内容情報
機械学習の精度をはるかに高める!
アンサンブル学習法は，深層学習に続く次のトレンドとして注目され，ブースティングやバギングなどの代表的な方法で複数の学習器を訓練し，それらを組み合わせて利用するという，最先端の機械学習法である．単一の学習法に比べてはるかに精度の高いことが知られており，実際に多くの場面で成功を収めている．
本書は，機械学習の分野で世界をリードしているZhi-Hua Zhou著の邦訳である．１章アンサンブル法の背景となる知識をあつかう．2章から5章は，アンサンブル法の核となる知識を扱い，5章では最近の情報理論多様性と多様性生成について議論する．6章からは，高度なアンサンブル法について述べる．人工知能，機械学習にたずさわる，研究者，技術者，学生には，必読必携の書である．
目次
１ はじめに
２ ブースティング
３ バギング
４ 結合法
５ 多様性
６ アンサンブル枝刈り
７ クラスタリングアンサンブル
８ さらなる話題
著者等紹介
宮岡悦良［ミヤオカエツオ］
１９８７年カリフォルニア大学バークレイ校大学院博士課程修了。現在、東京理科大学理学部教授、Ｐｈ．Ｄ
下川朝有［シモカワアサナオ］
現在、東京理科大学理学部助教、博士（理学）（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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感想・レビュー
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jackkitte
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最近流行りのアンサンブル法について詳細に書かれております。2018/08/24
