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統計的学習の基礎 : データマイニング・推論・予測

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TrevorHastie・RobertTibshirani・JeromeFriedman著・杉山将・井手剛・神嶌敏弘・栗田多喜夫・前田英作監訳・井尻善久・井手剛・岩田具治・金森敬文・兼村厚範・烏山昌幸・河原吉伸・木村昭悟・小西嘉典・酒井智弥・鈴木大慈・竹内一郎・玉木徹・出口大輔・冨岡亮太・波部斉・前田新一・持橋大地・山田誠訳

本体価格14，000円

機械学習とは，コンピュータに学習能力を持たせるための方法論を研究する学問の名称であり，もともとは人工知能分野の一部として研究されていた。その後，機械学習は統計学と密接な関わりを持つようになり，「統計的学習」として独自の発展の道を歩み始めた。そして，1990年代から現在に至るまでの計算機やインターネットの爆発的な普及と相まって統計的学習の技術は目覚ましい発展を遂げ，いまや情報検索，オンラインショッピングなど，われわれの日常生活とは切り離すことのできない情報通信技術の根幹を支える重要な要素技術の一つとなった。
本書は，このような発展著しい統計的学習分野の世界的に著名な教科書である“TheElementsofStatisticalLearning”の全訳である。回帰や分類などの教師あり学習の入門的な話題から，ニューラルネットワーク，サポートベクトルマシンなどのより洗練された学習器，ブースティングやアンサンブル学習などの学習手法の高度化技術，さらにはグラフィカルモデルや高次元学習問題に対するスパース学習法などの最新の話題までを幅広く網羅しており，計算機科学などの情報技術を専門とする大学生・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大学院生・研究者・技術者にとって最適な教科書である。

（TheElementsofStatisticalLearning:DataMining，Inference，andPrediction，SecondEdition.Springer，2009.）

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カテゴリ	エンタメ/ホビー › 本 › コンピュータ/IT

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