内容説明
フリーソフトで実データの解析を実践。強化学習、深層学習、ｅｔｃ…応用的な手法も網羅。体感しながら理解するビッグデータの解析に役立つ入門書。
目次
機械学習の基本的な手順
識別―概念学習
識別―統計的手法
識別―生成モデルと識別モデル
識別―ニューラルネットワーク
識別―サポートベクトルマシン
回帰
アンサンブル学習
モデル推定
パターンマイニング
系列データの識別
半教師あり学習
強化学習
深層学習
著者等紹介
荒木雅弘［アラキマサヒロ］
１９９３年京都大学大学院工学研究科情報工学専攻博士後期課程研究指導認定退学。京都大学工学部助手。１９９７年京都大学総合情報メディアセンター講師。１９９８年博士号（工学）取得（京都大学）。１９９９年京都工芸繊維大学工芸学部助教授。２００７年京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科准教授（職名変更）（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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感想・レビュー
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こたろう
2
ツール（Weka）を使って、機械学習を行う際に、ツールの中がどんなアルゴリズムで動いているのか、簡単な数式を使いながら説明してある本。読者としては、TensorflowやPytorchなどでプログラムはしないけど、機械学習をやってみたい人。 扱っている内容は、紙面の都合上もあるのだろうが、広く、ものすごく薄くといったところ。機械学習に既に取り組んでいる人には、物足りない内容。機械学習の分野を俯瞰するにはいいかもしれない。2018/05/04
光瑠
0
機械学習全般の入門的なことはこの本でかなり身についたと思う
kk
0
読了．
BMI-22
0
機械学習を一から学ぶべく購入。全体がわかる本。『教師あり』の意味をようやく理解。一番知りたかった、統計学との違いって何？については本書で理解できなかったので、継続調査要。2016/04/04
