機械学習プロフェッショナルシリーズ 劣モジュラ最適化と機械学習

著者名：河原吉伸【著】/永野清仁【著】

講談社（2016/12発売）

• ISBN：9784061529090

内容説明

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通常の計算機環境で実行可能な例を中心に、機械学習の主要問題への組合せ最適化手法の適用を解説。NP困難な問題を含む最適化の理論に加え、データ構造を利用した劣モジュラ最適化アルゴリズムの高速化についても述べる。

目次

シリーズの刊行にあたって
まえがき
第1章　学習における劣モジュラ性
第2章　劣モジュラ最適化の基礎
第3章　劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用
第4章　最大流とグラフカット
第5章　劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習
参考文献
索引

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[Tsukasa Fukunaga]

凸関数と類似した関数である、離散集合に対する関数劣モジュラ関数について、その最適化と機械学習への応用について述べた本。劣モジュラ関数については、その基礎から詳しく述べられており割とわかりやすい。応用例については、文書要約問題やグラフカットとの関連性について述べた後、機械学習関連として構造正則化学習について述べている。構造正則化について、スパース性なども詳しく議論しながらもう少し内容が欲しいように思うが、シリーズの性質上仕方ないかもしれない。

2015/12/21

[＊＊5]

第五章難しい…参考文献に回すにしても、定義や定式化の意図を書いておいて欲しかった。