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機械学習・深層学習
出版社名:共立出版
出版年月:2018年4月
ISBN:978-4-320-12430-1
332P 21cm
推薦システム 統計的機械学習の理論と実践
Deepak K.Agarwal/著 Bee‐Chung Chen/著 島田直希/訳 大浦健志/訳
組合員価格 税込
3,762
円
(通常価格 税込 4,180円)
割引率 10%
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内容紹介・もくじなど
推薦システムで生ずる統計的課題を包括的に扱うためには、適応的逐次計画(多腕バンディット手法)、双線形ランダム効果モデル(行列分解)、MapReduceを用いた拡張性の高いモデルの当てはめ、などの最先端の技術の詳細な議論が必要である。推薦システムで用いられる複雑な概念を、Yahoo!およびLinkedInにおける大規模システムでの開発/運用経験をもとに具体性のある説明を行い、理論と実践のギャップを埋めている。
もくじ情報:第1部 導入(古典的手法;推薦問題における探索と活用;推薦システムの評価);第2部 一般的な問題設定(問題設定とシステム構成;Most‐Popular推薦;素性ベクトルベースの…(
続く
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推薦システムで生ずる統計的課題を包括的に扱うためには、適応的逐次計画(多腕バンディット手法)、双線形ランダム効果モデル(行列分解)、MapReduceを用いた拡張性の高いモデルの当てはめ、などの最先端の技術の詳細な議論が必要である。推薦システムで用いられる複雑な概念を、Yahoo!およびLinkedInにおける大規模システムでの開発/運用経験をもとに具体性のある説明を行い、理論と実践のギャップを埋めている。
もくじ情報:第1部 導入(古典的手法;推薦問題における探索と活用;推薦システムの評価);第2部 一般的な問題設定(問題設定とシステム構成;Most‐Popular推薦;素性ベクトルベースの回帰による個別化;因子モデルによる個別化);第3部 高度な話題(潜在ディリクレ分配による因子分解;コンテキスト依存推薦;多目的最適化)
著者プロフィール
Agarwal,Deepak K.(AGARWAL,DEEPAK K.)
ビッグデータのアナリスト。米国統計協会のフェローであり、トップレベルのジャーナルの統計に関連する分野の編集者である
Agarwal,Deepak K.(AGARWAL,DEEPAK K.)
ビッグデータのアナリスト。米国統計協会のフェローであり、トップレベルのジャーナルの統計に関連する分野の編集者である
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もくじ情報:第1部 導入(古典的手法;推薦問題における探索と活用;推薦システムの評価);第2部 一般的な問題設定(問題設定とシステム構成;Most‐Popular推薦;素性ベクトルベースの…(続く)
もくじ情報:第1部 導入(古典的手法;推薦問題における探索と活用;推薦システムの評価);第2部 一般的な問題設定(問題設定とシステム構成;Most‐Popular推薦;素性ベクトルベースの回帰による個別化;因子モデルによる個別化);第3部 高度な話題(潜在ディリクレ分配による因子分解;コンテキスト依存推薦;多目的最適化)