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出版社名:共立出版 |
出版年月:2022年12月 |
ISBN:978-4-320-12496-7 |
1069P 27cm |
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機械学習 ベイズと最適化の観点から
Sergios Theodoridis/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
組合員価格 税込 14,850円
(通常価格 税込 16,500円)
割引率 10%
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在庫あり
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もくじ情報:第1章 はじめに;第2章 確率と確率過程;第3章 パラメトリックモデリングにおける学習;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 パラメーター学習:凸解析によるアプローチ;第9章 スパース性を意識した学習:概念と理論の基礎;第10章 スパース性を意識した学習:アルゴリズムとアプリケーション;第11章 再生核ヒルベルト空間における学習;第12章 ベイズ学習:推論とEMアルゴリズム;第13章 ベイズ学習:近似推論とノンパラメトリックモデル;第14章 モンテカルロ法;第15章 確率的グラフィカルモデル:第1部;第16章 確率的グラフィカルモデル: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