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アンサンブル法による機械学習:基礎とアルゴリズム

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あらすじ・内容
機械学習の精度をはるかに高める! アンサンブル学習法は,深層学習に続く次のトレンドとして注目されている。ブースティングやバギングなどの代表的な方法で複数の学習器を訓練し,それらを組み合わせて利用するという,最先端の機械学習法である。単一の学習法に比べてはるかに精度の高いことが知られており,実際に多くの場面で成功を収めている。本書は,機械学習の分野で世界をリードしているZhi-Hua Zhou著の邦訳である。1章はアンサンブル法の背景となる知識をあつかう。2章から5章は,アンサンブル法の核となる知識をあつかう。5章では最近の情報理論多様性と多様性生成について議論する。6章からは,高度なアンサンブル法について述べる。人工知能,機械学習にたずさわる,研究者,技術者,学生には,必読必携の書である。

(C)2017 Etsuo Miyaoka, Asanao Shimokawa

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「アンサンブル法による機械学習:基礎とアルゴリズム」の作品情報

レーベル
出版社
著者
ページ概数
262

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配信開始日
2017/10/14
対応端末
  • PCブラウザ
    ビューア
  • Android
    (スマホ/タブレット)
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