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本 > 工学 > 電気電子工学 > 機械学習・深層学習
出版社名：共立出版
出版年月：2020年4月
ISBN：978-4-320-12506-3
２０９Ｐ　２６ｃｍ
統計的機械学習の数理１００問ｗｉｔｈ　Ｒ/機械学習の数理１００問シリーズ　１
鈴木讓／著
 
組合員価格 税込 3,135円
(通常価格 税込 3,300円)
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内容紹介・もくじなど
もくじ情報：第０章　線形代数；第１章　線形回帰；第２章　分類；第３章　リサンプリング；第４章　情報量基準；第５章　正則化；第６章　非線形回帰；第７章　決定木；第８章　サポートベクトルマシン；第９章　教師なし学習
もくじ情報：第０章　線形代数；第１章　線形回帰；第２章　分類；第３章　リサンプリング；第４章　情報量基準；第５章　正則化；第６章　非線形回帰；第７章　決定木；第８章　サポートベクトルマシン；第９章　教師なし学習
著者プロフィール
鈴木　讓(スズキ　ジョウ)
大阪大学教授、博士（工学）。１９８４年早稲田大学理工学部卒業、１９８９年早稲田大学大学院博士課程修了、同大学理工学部助手、１９９２年青山学院大学理工学部助手、１９９４年大阪大学理学部に（専任）講師として着任。Ｓｔａｎｆｏｒｄ大学客員助教授（１９９５年～１９９７年）、Ｙａｌｅ大学客員准教授（２００１年～２００２年）などを経て、現職（基礎工学研究科数理科学領域、基礎工学部情報科学科数理科学コース）。データ科学、機械学習、統計教育に興味をもつ。現在もトップ会議として知られるＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ　ｉｎ　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅで、ベイジアンネットワー…（続く）
鈴木　讓(スズキ　ジョウ)
大阪大学教授、博士（工学）。１９８４年早稲田大学理工学部卒業、１９８９年早稲田大学大学院博士課程修了、同大学理工学部助手、１９９２年青山学院大学理工学部助手、１９９４年大阪大学理学部に（専任）講師として着任。Ｓｔａｎｆｏｒｄ大学客員助教授（１９９５年～１９９７年）、Ｙａｌｅ大学客員准教授（２００１年～２００２年）などを経て、現職（基礎工学研究科数理科学領域、基礎工学部情報科学科数理科学コース）。データ科学、機械学習、統計教育に興味をもつ。現在もトップ会議として知られるＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ　ｉｎ　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅで、ベイジアンネットワークに関する研究発表をしている（１９９３年７月）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

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