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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～
Zhi‐Hua Zhou
著
宮岡 悦良,
下川 朝有
翻訳
発行年月 |
2017年07月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数／巻数 |
11p,246p |
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大きさ |
23cm |
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ジャンル |
和書／理工学／情報学／人工知能 |
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ISBN |
9784764905375 |
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商品コード |
1024877471 |
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NDC分類 |
007.13 |
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本の性格 |
実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2017年08月1週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1024877471 |
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著者紹介
Zhi‐Hua Zhou（著者）：機械学習の分野で世界をリードしている研究者。
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，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扱い，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．
