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No.	資料番号	資料種別	請求記号	配架場所	状態	貸出
1	0009459769	図書一般	007.13/ﾀｶ09/	書庫	貸出可	○

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書誌情報サマリ

タイトル	学習理論
人名	高橋治久／共著
人名ヨミ	タカハシハルヒサ
出版者・発行者	コロナ社
出版年月	2009.11

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

書誌種別	図書
タイトル	学習理論
並列タイトル	Machine Learning Theory and Algorithms
タイトルヨミ	ガクシュウリロン
人名	高橋治久／共著　堀田一弘／共著
人名ヨミ	タカハシハルヒサ　ホッタカズヒロ
出版者・発行者	コロナ社
出版者・発行者等ヨミ	コロナシャ
出版地・発行地	東京
出版・発行年月	2009.11
ページ数または枚数・巻数	6,215p
大きさ	21cm
価格	￥３０００
ISBN	978-4-339-02443-2
ISBN	4-339-02443-2
注記	文献:p202〜203
分類記号	007.13
件名	人工知能／アルゴリズム
内容紹介	機械学習、サポートベクトルマシン、生成学習モデル、サンプル計算量と汎化誤差などを解説した学習理論のテキスト。計算についてはできるかぎり詳しく記述する。章末問題も収録。
著者紹介	大阪大学大学院博士後期課程修了(電子工学専攻)。電気通信大学教授。
言語区分	jpn
タイトルコード	1009811231895
目次	1.序章
	1.1 事象と確率／1.2 ベイズの定理／1.3 確率変数／1.4 期待値と確率分布／1.5 多次元確率変数／1.6 確率過程／1.7 最尤法／章末問題
	2.学習理論の基礎
	2.1 学習の必要性／2.2 生成モデルと識別モデル／2.3 識別モデルと学習アルゴリズム／2.4 経験誤差コストによる学習／章末問題
	3.機械学習
	3.1 有限事例からの学習／3.2 回帰問題と生成モデル／3.3 ブースティング／3.4 動的モデル／章末問題
	4.サポートベクトルマシン
	4.1 サポートベクトルマシンの特色／4.2 双対性／4.3 単純パーセプトロンと双対性／4.4 カーネル非線形写像／4.5 線形代数の予備知識／4.6 カーネルの条件／4.7 カーネルの性質／4.8 カーネルの生成／4.9 最大マージン識別面／4.10 最適化法／4.11 サポートベクトルマシン／4.12 ソフトマージンサポートベクトルマシン／4.13 回帰問題の定式化／4.14 生成カーネル／4.15 カーネルのつくり方／4.16 マルチクラスサポートベクトルマシン／4.17 サポートベクトルマシンの応用例／章末問題
	5.生成学習モデル
	5.1 マルコフ確率場／5.2 条件付確率場／5.3 前向き・後ろ向きアルゴリズム／5.4 応用例／5.5 最尤推定／5.6 平均場近似法／5.7 平均場最尤推定／5.8 EMアルゴリズム／5.9 混合ガウスモデル／5.10 変分ベイズ法／5.11 レリバンスベクトルマシン／章末問題
	6.サンプル計算量と汎化誤差
	6.1 記憶容量／6.2 次元／6.3 VC理論／6.4 成長関数の上界／6.5 多層ニューラルネットワーク／6.6 ゼロマージン仮説／6.7 ゼロマージン仮説と最大マージン仮説の汎化誤差