内容説明
はじめて学ぶ人も、既習者にも！
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、付け焼き刃でない「広く深い」知識が得られます。演習はすべて解答つきで独習にも最適。
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
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
Go Extreme
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機械学習 教師あり学習 教師なし学習 訓練データ テストデータ 過学習 汎化性能 特徴量 目的変数 クラス分類 回帰 k-最近傍法 線形モデル ロジスティック回帰 決定木 ランダムフォレスト 勾配ブースティング決定木 サポートベクターマシン ニューラルネットワーク ディープラーニング 次元削減 主成分分析 k-means法 凝集型クラスタリング DBSCAN 前処理 スケーリング ワンホットエンコーディング 交差検証 グリッドサーチ 混合行列 精度 適合率 再現率 F値 パイプライン モデルの評価と改善2026/02/01
