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最小の努力で、最大の学びがここにある! ・境界分野が面白い!基礎から最先端まで,骨太の一冊! ・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。 ・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。 【機械学習プロフェッショナルシリーズ】 本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全30巻にわたって刊行する。 ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。 これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。 第6期として、以下の3点を刊行! 機械学習のための連続最適化金森敬文/鈴木大慈/竹内一郎/佐藤一誠・著 関係データ学習石黒勝彦/林浩平・著 オンライン予測畑埜晃平/瀧本英二・著 第7期の刊行は2017年4月、第8期の刊行は2017年8月の予定。 【シリーズ編者】 杉山将理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科教授 著者について 金森敬文 名古屋大学大学院情報科学研究科教授 鈴木大慈 東京工業大学情報理工学院准教授・JSTさきがけ研究者 竹内一郎 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻教授 佐藤一誠 東京大学大学院新領域創成科学研究科講師・JSTさきがけ研究者 ※2016年11月現在のものです |
この商品の説明
目次
第1部 導入;第2部 制約なし最適化(最適性条件とアルゴリズムの停止条件;勾配法の基礎;ニュートン法;共役勾配法;準ニュートン法;信頼領域法);第3部 制約付き最適化(等式制約付き最適化の最適性条件;不等式制約付き最適化の最適性条件;主問題に対する最適化法;ラグランジュ関数を用いる最適化法);第4部 学習アルゴリズムとしての最適化(上界最小化アルゴリズム;サポートベクトルマシンと最適化;スパース学習;行列空間上の最適化)
商品仕様
- アイテム名:書籍
- ページ数:341p
- 大きさ:21cm(A5)
- 出版社:講談社
- ISBN-10:406152920X
- ISBN-13:9784061529205
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