目次
第1章 機械学習と人工知能の概要および単回帰分析
第2章 多項式回帰
第3章 重回帰分析
第4章 ロジスティック回帰による二値分類
第5章 ソフトマックス回帰による多値分類
第6章 決定木
第7章 ナイーブベイズ分類
第8章 κ近傍法とκ‐means法
第9章 主成分分析
第10章 サポートベクトルマシン(SVM)
第11章 カーネル法
第12章 深層学習入門
第13章 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
第14章 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
第1章 機械学習と人工知能の概要および単回帰分析
第2章 多項式回帰
第3章 重回帰分析
第4章 ロジスティック回帰による二値分類
第5章 ソフトマックス回帰による多値分類
第6章 決定木
第7章 ナイーブベイズ分類
第8章 κ近傍法とκ‐means法
第9章 主成分分析
第10章 サポートベクトルマシン(SVM)
第11章 カーネル法
第12章 深層学習入門
第13章 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
第14章 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)