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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 単行本 – 2017/7/4

5つ星のうち 2.6 3件のカスタマーレビュー

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商品の説明

内容紹介

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.

著者について

宮岡 悦良 (東京理科大学 教授 )

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登録情報

  • 単行本: 246ページ
  • 出版社: 近代科学社 (2017/7/4)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 476490537X
  • ISBN-13: 978-4764905375
  • 発売日: 2017/7/4
  • 梱包サイズ: 22.4 x 15.2 x 1.6 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 2.6 3件のカスタマーレビュー
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この商品をレビュー

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3件中1 - 3件目のレビューを表示

2018年9月21日
形式: 単行本Amazonで購入
2017年12月20日
形式: 単行本
18人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2017年12月21日
形式: 単行本
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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