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推薦システム

統計的機械学習の理論と実践
著者: Deepak K. Agarwal   著者: Bee‐Chung Chen  
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書籍 
出版社:共立出版
発売日: 2018年4月
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  • 価格(税込):4,104円

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この商品の説明

推薦システムで生ずる統計的課題を包括的に扱うためには、適応的逐次計画(多腕バンディット手法)、双線形ランダム効果モデル(行列分解)、MapReduceを用いた拡張性の高いモデルの当てはめ、などの最先端の技術の詳細な議論が必要である。推薦システムで用いられる複雑な概念を、Yahoo!およびLinkedInにおける大規模システムでの開発/運用経験をもとに具体性のある説明を行い、理論と実践のギャップを埋めている。

目次

第1部 導入(古典的手法;推薦問題における探索と活用;推薦システムの評価);第2部 一般的な問題設定(問題設定とシステム構成;Most‐Popular推薦;素性ベクトルベースの回帰による個別化;因子モデルによる個別化);第3部 高度な話題(潜在ディリクレ分配による因子分解;コンテキスト依存推薦;多目的最適化)

商品仕様

  • アイテム名:書籍
  • ページ数:332p
  • 大きさ:21cm(A5)
  • 出版社:共立出版
  • ISBN-10:4320124308
  • ISBN-13:9784320124301

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