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
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