内容説明
機械学習を、使いこなす。そのために必要な考え方やしくみを、言葉とイメージでていねいに解説。Rによる実装例で、機械学習の「適切な」使い方を体験できる。
目次
機械学習序論
データマイニングの基本
回帰分析
ニューラルネットワーク
ディープラーニング
サポートベクターマシン
ベイズ理論
決定木学習
勾配ブースティング
クラスター分析
主成分分析
著者等紹介
柴原一友[シバハラカズトモ]
2007年東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士(工学)。2007年東京農工大学大学院工学府情報工学専攻特任助教。2009年テンソル・コンサルティング株式会社入社
築地毅[ツキジツヨシ]
2010年東京農工大学大学院工学府博士前期課程修了。2010年シャープ株式会社入社。2013年テンソル・コンサルティング株式会社入社
古宮嘉那子[コミヤカナコ]
2009年東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士(工学)。2009年東京工業大学精密工学研究所博士研究員。2010年東京農工大学工学研究院特任助教。2014年茨城大学工学部情報工学科講師(専任)
宮武孝尚[ミヤタケタカヒサ]
2016年東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士(工学)。2016年東京農工大学工学部情報工学科特任助教。2017年テンソル・コンサルティング株式会社入社
小谷善行[コタニヨシユキ]
1977年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了、工学博士。1977年東京農工大学工学部数理情報工学科専任講師。1979年東京農工大学工学部数理情報工学科助教授。1994年東京農工大学工学部電子情報工学科教授。2014年東京農工大学名誉教授(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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