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書誌情報サマリ

タイトル

機械学習のための数学

人名 飯塚 秀明／著
人名ヨミ イイズカ ヒデアキ
出版者・発行者 コロナ社
出版年月 2024.8

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 機械学習のための数学
並列タイトル Mathematics for Machine Learning
タイトルヨミ キカイ ガクシュウ ノ タメ ノ スウガク
人名 飯塚 秀明／著
人名ヨミ イイズカ ヒデアキ
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 2024.8
ページ数または枚数・巻数 7,229p
大きさ 21cm
価格 ￥３２００
ISBN 978-4-339-06132-1
ISBN 4-339-06132-1
注記 文献:p224〜225
分類記号 007.13
件名 機械学習 ／ 数学
内容紹介 機械学習を理解するために必要な数学分野、「論理」「集合」「線形代数」「微分積分」「確率・統計」「最適化」について詳解する。章末問題も掲載。機械学習関連の論文を読み解く際に役立つ一冊。
著者紹介 東京工業大学大学院情報理工学研究科博士後期課程修了。明治大学理工学部教授。博士(理学)。
言語区分 JPN
タイトルコード 1009812782741
目次 1.論理
1.1 命題と論理記号／1.2 同値と推論／1.3 命題関数による命題表現／1.4 証明／章末問題
2.集合
2.1 集合と演算／2.2 写像と集合族／章末問題
3.ユークリッド空間
3.1 1次元ユークリッド空間／3.2 有限次元ユークリッド空間／章末問題
4.線形代数
4.1 行列全体からなるベクトル空間／4.2 行列全体からなるユークリッド空間／章末問題
5.微分積分
5.1 微分可能関数／5.2 積分可能関数／5.3 凸関数／章末問題
6.確率・統計
6.1 確率／6.2 確率分布／6.3 期待値・分散・共分散／6.4 統計／章末問題
7.機械学習と最適化
7.1 確率・統計に基づく経験損失最小化／7.2 勾配降下法／7.3 確率的勾配降下法／7.4 経験損失の大域的最小化のための手法



目次


内容細目

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