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機械学習 ﾍﾞｲｽﾞと最適化の観点から / 原ﾀｲﾄﾙ:Machine Learning 原著第2版の翻訳
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SergiosTheodoridis/著 岩野和生/監訳 中島秀之/監訳 石川達也/訳 上田修功/訳 浦本直彦/訳 岡本青史/訳 奥野貴之/訳 鹿島久嗣/訳 澤田宏/訳 中村英史/訳 南悦郎/訳
目次
第1章 はじめに
第2章 確率と確率過程 第3章 ﾊﾟﾗﾒﾄﾘｯｸﾓﾃﾞﾘﾝｸﾞにおける学習 第4章 平均二乗誤差線形推定 第5章 ｵﾝﾗｲﾝ学習 第6章 最小二乗族 第7章 分類:古典的手法のまとめ 第8章 ﾊﾟﾗﾒｰﾀｰ学習:凸解析によるｱﾌﾟﾛｰﾁ 第9章 ｽﾊﾟｰｽ性を意識した学習:概念と理論の基礎 第10章 ｽﾊﾟｰｽ性を意識した学習:ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑとｱﾌﾟﾘｹｰｼｮﾝ 第11章 再生核ﾋﾙﾍﾞﾙﾄ空間における学習 第12章 ﾍﾞｲｽﾞ学習:推論とEMｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 第13章 ﾍﾞｲｽﾞ学習:近似推論とﾉﾝﾊﾟﾗﾒﾄﾘｯｸﾓﾃﾞﾙ 第14章 ﾓﾝﾃｶﾙﾛ法 第15章 確率的ｸﾞﾗﾌｨｶﾙﾓﾃﾞﾙ:第1部 第16章 確率的ｸﾞﾗﾌｨｶﾙﾓﾃﾞﾙ:第2部 第17章 粒子ﾌｨﾙﾀｰ 第18章 ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸと深層学習 第19章 次元削減
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