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関係データ学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 単行本(ソフトカバー) – 2016/12/7


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商品の説明

内容紹介

データ単体ではなくデータ間の関係に注目すると、データが「次」を予測してくれる。多重に次元が上がる解析を実際に行うために必要な知識を1冊におさめた。考え方を理解して、自分の分野で応用しよう。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全30巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・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研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第6期として、以下の3点を刊行!

機械学習のための連続最適化 金森 敬文/鈴木 大慈/竹内 一郎/佐藤 一誠・著
関係データ学習 石黒 勝彦/林 浩平・著
オンライン予測 畑埜 晃平/瀧本 英二・著

第7期の刊行は2017年4月、第8期の刊行は2017年8月の予定。

【シリーズ編者】
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

内容(「BOOK」データベースより)

関係データを構成するオブジェクトのクラスタリングと、関係行列・テンソルデータによる予測手法が1冊でわかる。テンソルデータ解析を扱った数少ない和書。

商品の説明をすべて表示する

登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 192ページ
  • 出版社: 講談社 (2016/12/7)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4061529218
  • ISBN-13: 978-4061529212
  • 発売日: 2016/12/7
  • 梱包サイズ: 21.2 x 14.8 x 1.3 cm
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