関係データ学習 機械学習プロフェッショナルシリーズ
- 著者: 石黒勝彦 著者: 林浩平
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- 書籍
- 出版社:講談社
- 発売日: 2016年12月
- Information
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データ単体ではなくデータ間の関係に注目すると、データが「次」を予測してくれる。多重に次元が上がる解析を実際に行うために必要な知識を1冊におさめた。考え方を理解して、自分の分野で応用しよう。 【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 ※2016年12月現在のものです |
この商品の説明
目次
第1章 導入:関係データ解析とは;第2章 対称関係データのクラスタリング技術:スペクトラルクラスタリング;第3章 非対称関係データのクラスタリング技術:確率的ブロックモデルと無限関係モデル;第4章 行列分解;第5章 高次関係データとテンソル;第6章 テンソル分解
商品仕様
- アイテム名:書籍
- ページ数:168p
- 大きさ:21cm(A5)
- 出版社:講談社
- ISBN-10:4061529218
- ISBN-13:9784061529212
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