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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	0016011769	図書一般	007.13/ｵｶ22/2	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　2　　ノンパラメトリックモデル/潜在モデル
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　2　　ノンパラメトリックモデル/潜在モデル
タイトルヨミ	キカイガクシュウ　ノンパラメトリックモデルセンザイモデル
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	16p,p203〜350 8p
大きさ	21cm
価格	￥２４００
ISBN	978-4-320-12489-9
ISBN	4-320-12489-9
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。2は、ノンパラメトリックモデルと潜在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	1009812611851
目次	第Ⅲ部ノンパラメトリックモデル
	第6章訓練データ保持型の学習
	6.1 はじめに／6.2 確率密度関数の推定:ノンパラメトリック／6.3 Nadaraya-Watsonモデル／6.4 k近傍法／演習問題
	第7章カーネル法
	7.1 はじめに／7.2 カーネル関数／7.3 ガウス過程／7.4 サポートベクトルマシン／演習問題
	第8章アンサンブル学習
	8.1 はじめに／8.2 バギング／8.3 ランダムフォレスト／8.4 アンサンブル学習の期待損失／演習問題
	第Ⅳ部潜在モデル
	第9章次元圧縮
	9.1 はじめに／9.2 主成分分析／9.3 t-SNE:t分布確率的近傍埋めこみ／演習問題
	第10章混合ガウス分布とEMアルゴリズム
	10.1 はじめに／10.2 混合ガウス分布／10.3 潜在変数／10.4 EMアルゴリズム／10.5 混合ガウス分布のパラメータ推定／10.6 EMアルゴリズムの適用性と収束性／演習問題
	第11章深層生成モデル
	11.1 はじめに／11.2 自己符号化器／11.3 変分自己符号化器／演習問題