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機械学習のための連続最適化 機械学習プロフェッショナルシリーズ

著者: 金森敬文   著者: 鈴木大慈  
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書籍 
出版社:講談社
発売日: 2016年12月
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  • 価格(税込):3,520円
  • Tポイント:16pt
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最小の努力で、最大の学びがここにある!
・境界分野が面白い!基礎から最先端まで,骨太の一冊!
・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。
・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全30巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第6期として、以下の3点を刊行!

機械学習のための連続最適化金森敬文/鈴木大慈/竹内一郎/佐藤一誠・著
関係データ学習石黒勝彦/林浩平・著
オンライン予測畑埜晃平/瀧本英二・著

第7期の刊行は2017年4月、第8期の刊行は2017年8月の予定。

【シリーズ編者】
杉山将理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科教授



著者について

金森敬文
名古屋大学大学院情報科学研究科教授
鈴木大慈
東京工業大学情報理工学院准教授・JSTさきがけ研究者
竹内一郎
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻教授
佐藤一誠
東京大学大学院新領域創成科学研究科講師・JSTさきがけ研究者

※2016年11月現在のものです 

この商品の説明

境界分野が面白い!基礎から最先端まで、骨太の一冊!機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。

著者/アーティスト

著者: 金森敬文著者: 鈴木大慈著者: 竹内一郎著者: 佐藤一誠

目次

第1部 導入;第2部 制約なし最適化(最適性条件とアルゴリズムの停止条件;勾配法の基礎;ニュートン法;共役勾配法;準ニュートン法;信頼領域法);第3部 制約付き最適化(等式制約付き最適化の最適性条件;不等式制約付き最適化の最適性条件;主問題に対する最適化法;ラグランジュ関数を用いる最適化法);第4部 学習アルゴリズムとしての最適化(上界最小化アルゴリズム;サポートベクトルマシンと最適化;スパース学習;行列空間上の最適化)

商品仕様

  • アイテム名:書籍
  • ページ数:341p
  • 大きさ:21cm(A5)
  • 出版社:講談社
  • ISBN-10:406152920X
  • ISBN-13:9784061529205

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