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書誌情報サマリ

書名

イメージでつかむ機械学習入門 

著者名 横内 大介/著
著者名ヨミ ヨコウチ ダイスケ
出版者 技術評論社
出版年月 2017.8


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No. 資料番号 請求記号 帯出区分 状態 配架場所 貸出
1 0107713190007.13/ヨコ/貸出禁止在庫 書庫1 ×

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2017
007.13 007.13
機械学習

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1009951642808
書誌種別 和図書(一般)
著者名 横内 大介/著   青木 義充/著
著者名ヨミ ヨコウチ ダイスケ アオキ ヨシミツ
出版者 技術評論社
出版年月 2017.8
ページ数 191p
大きさ 21cm
ISBN 4-7741-9062-4
分類記号 007.13
分類記号 007.13
書名 イメージでつかむ機械学習入門 
書名ヨミ イメージ デ ツカム キカイ ガクシュウ ニュウモン
副書名 豊富なグラフ,シンプルな数学,Rで理解する
副書名ヨミ ホウフ ナ グラフ シンプル ナ スウガク アール デ リカイ スル
内容紹介 理系でない人や、プログラムは多少作れるが数学の理解は怪しいという人向けの機械学習の入門書。豊富なグラフを援用することにより、シンプルな数学だけで各手法のイメージをつかむことができる。
著者紹介 1975年生まれ。一橋大学大学院国際企業戦略研究科准教授。

(他の紹介)内容紹介 ビッグデータをいかに活用するかというテーマの下、人工知能の基礎となっている機械学習に対して大きな注目が集まっています。本書は、グラフを援用することにより簡単な数学だけで各手法のイメージをつかむことができる、難解な数学が苦手な人向けの機械学習の入門書です。
(他の紹介)目次 第1章 はじめに
第2章 回帰
第3章 境界による分類
第4章 確率による分類
第5章 ニューラルネットワークによる分類
第6章 “実践編”説明変量の追加と予測精度の評価
(他の紹介)著者紹介 横内 大介
 一橋大学大学院国際企業戦略研究科准教授、博士(工学)(慶應義塾大学)。1975年生まれ。慶應義塾大学理工学部数理科学科卒業、慶應義塾大学大学院基礎理工学専攻数理科学専修修了、慶應義塾大学理工学部数理科学科助手を経て、現在に至る。データサイエンス、計量ファイナンス、統計的機械学習に関連する講義やゼミを担当。複数の民間企業の技術顧問に就任し、データ分析やAI開発の監修も行っている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
青木 義充
 一橋大学大学院国際企業戦略研究科非常勤講師、博士(学術)(総合研究大学院大学)。1974年生まれ。慶應義塾大学理工学部数理科学科卒業、慶應義塾大学大学院後期博士課程基礎理工学専攻単位取得済退学、一橋大学大学院国際企業戦略研究科助手を経たのち、総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻修了し、現在に至る。統計に必要な線形代数、微分積分、確率論などの基礎に加えて時系列データ分析、ベイズ統計学の講義を受け持つ(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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