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所蔵数	1	在庫数	1	予約数	0

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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	0013050935	図書一般	007.13/ｳﾝ15/	書庫	貸出可	○

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書誌情報サマリ

タイトル	オンライン機械学習
人名	海野裕也／著
人名ヨミ	ウンノユウヤ
出版者・発行者	講談社
出版年月	2015.4

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	オンライン機械学習
シリーズ名	機械学習プロフェッショナルシリーズ
タイトルヨミ	オンラインキカイガクシュウ
シリーズ名ヨミ	キカイガクシュウプロフェッショナルシリーズ
人名	海野裕也／著　岡野原大輔／著　得居誠也／著　徳永拓之／著
人名ヨミ	ウンノユウヤ　オカノハラダイスケ　トクイセイヤ　トクナガヒロユキ
出版者・発行者	講談社
出版者・発行者等ヨミ	コウダンシャ
出版地・発行地	東京
出版・発行年月	2015.4
ページ数または枚数・巻数	10,158p
大きさ	21cm
価格	￥２８００
ISBN	978-4-06-152903-8
ISBN	4-06-152903-8
注記	文献:p151〜155
分類記号	007.13
件名	パターン認識
内容紹介	人工知能に興味のある学生、エンジニア、研究者を対象に、オンライン学習をさまざまな角度から解説する。人工知能の黎明期のパーセプトロンから近年の深層学習、リグレット解析を中心とした理論面、さらに実装面まで網羅。
著者紹介	(株)Preferred Infrastructure知的情報処理事業部副事業部長。
言語区分	JPN
タイトルコード	1009811895095
目次	第1章序論
	1.1 機械学習とは／1.2 オンライン学習とは／1.3 オンライン学習の特徴／1.4 オンライン学習の短所
	第2章準備
	2.1 数式を読む際の心構え／2.2 数式についての約束事／2.3 凸関数と非凸関数
	第3章基礎
	3.1 二値分類／3.2 線形分類器／3.3 パーセプトロン／3.4 目的関数と最適化手法／3.5 確率的勾配降下法／3.6 サポートベクトルマシン／3.7 ロジスティック回帰／3.8 正則化の効果／3.9 二値分類器の性能評価の方法／3.10 二値分類のまとめ／3.11 多クラス分類／3.12 自然言語処理への応用例
	第4章発展
	4.1 高精度なオンライン学習／4.2 オンライン分散並列学習／4.3 深層学習で使われるオンライン学習
	第5章性能解析
	5.1 オンライン学習の性能／5.2 パーセプトロンの学習定理／5.3 線形分離可能でない場合のパーセプトロンの学習定理／5.4 リグレット解析
	第6章実装
	6.1 ベクトルの実装／6.2 アルゴリズムの実装／6.3 浮動小数点数における制約
	付録A
	A.1 式(3.35)の導出／A.2 ラグランジュ未定乗数法とKKT条件／A.3 CWの変数／A.4 AROWの変数／A.5 SCWの変数／A.6 SSPを用いた並列確率的勾配降下法のリグレット解析