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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	0016011751	図書一般	007.13/ｵｶ22/1	2F自然	貸出可	○

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書誌情報サマリ

タイトル	機械学習　1　　入門的基礎/パラメトリックモデル
人名	岡留剛／著
人名ヨミ	オカドメタケシ
出版者・発行者	共立出版
出版年月	2022.8

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	機械学習　1　　入門的基礎/パラメトリックモデル
タイトルヨミ	キカイガクシュウ　ニュウモンテキキソパラメトリックモデル
人名	岡留剛／著
人名ヨミ	オカドメタケシ
出版者・発行者	共立出版
出版者・発行者等ヨミ	キョウリツシュッパン
出版地・発行地	東京
出版・発行年月	2022.8
ページ数または枚数・巻数	16,200,8p
大きさ	21cm
価格	￥２２００
ISBN	978-4-320-12488-2
ISBN	4-320-12488-2
分類記号	007.13
件名	機械学習
内容紹介	大学2〜3年生向けの機械学習の教科書。古典機械学習ともよぶべき題材にまとをしぼり、考え方を詳細に記述する。1は、機械学習の入門的基礎とパラメトリックモデルを解説するとともに、演習問題を掲載。
著者紹介	東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻博士後期課程修了。関西学院大学工学部教授(人工知能研究センター長)。博士(理学)。著書に「デジタル信号処理の基礎」など。
言語区分	JPN
タイトルコード	1009812611846
目次	第Ⅰ部入門的基礎
	第1章機械学習入門
	1.1 はじめに／1.2 データをもとにした予測モデル／1.3 不確実性への対応:確率の導入／1.4 パラメータの推定／1.5 損失と誤差関数／1.6 決定理論／1.7 評価指標／演習問題
	第Ⅱ部パラメトリックモデル
	第2章確率密度関数の推定:パラメトリック
	2.1 はじめに／2.2 最尤推定による密度推定／2.3 ベイズ推定による密度推定／演習問題
	第3章線形回帰
	3.1 はじめに／3.2 単純線形回帰の拡張／3.3 最尤推定によるモデルパラメータの推定／3.4 ベイズ統計による線形回帰／3.5 ベイズモデル比較／3.6 エビデンス近似／演習問題
	第4章一般化線形モデルによる分類
	4.1 はじめに:分類問題／4.2 特徴空間／4.3 一般化線形モデル／4.4 識別関数による2クラス分類／4.5 確率的識別モデルによる2クラス分類／4.6 確率的生成モデルによる2クラス分類／4.7 確率的識別モデルによる多クラス分類／4.8 確率的生成モデルによる多クラス分類／演習問題
	第5章ニューラルネットワーク:非線形パラメトリックモデル
	5.1 はじめに／5.2 3層パーセプトロン:ニューラルネットワークの基礎／5.3 たたみこみニューラルネットワーク／5.4 学習の促進／演習問題
	第Ⅱ部の付録
	A ガンマ関数／B 行列,アドバンスト要点