【裁断済み】機械学習：ベイズと最適化の観点から〔原著第2版〕

《出品：2023-01-14》＊注意＊・本書は「裁断」されており、ページが一枚ずつバラバラの状態でございます。通常の読書には適しません・単品での値下げは一切いたしません。複数冊ご購入いただく場合は値引きをいたします（詳細はプロフィールに記載）・プロフィールの記載を必ずご確認ください上記をご了承のうえ、ご購入ください。【商品の状態・備考】・ジャケットに軽微な傷あり・天と小口に軽微な傷あり・そのほか目立った傷や汚れなし※ジャケットも裁断されております【お取り置き／専用ページについて】商品の取り置きは一切いたしません。しかし次に該当する場合は、専用ページを作成いたします。・まとめ買い（注意）専用ページ作成から2日経過してもご購入いただけない場合、専用ページを取り消します。【商品説明】機械学習とはデータから学習して予測を行うことである。統計的学習、統計的信号処理、パターン認識、適応信号処理、画像処理と画像解析、システム同定と制御、データマイニングと情報検索、コンピュータービジョン、計算理論的学習などのさまざまな分野において研究・開発が行われており、現在でもその進歩はとどまるところを知らない。本書は、機械学習に関して、基本的な内容から最新の話題までを解説する書籍である。まず、確率と統計の入門事項を解説する。次に、パラメーター推定、平均二乗誤差の線形推定、確率的勾配降下法、最小二乗法、ベイズ分類などといった、どちらかといえば古典的な手法を解説する。その後で、凸解析によるアプローチ、スパースモデリング、再生核ヒルベルト空間上での学習、ベイズ学習、モンテカルロ法、確率的グラフィカルモデル、粒子フィルター、ニューラルネットワーク、深層学習、次元削減などといった、より高度な内容を解説していく。なお、特に深層学習やノンパラメトリックベイズ法に関しては、原著の改訂にあたって大きく加筆が行われ、大変多くのページが割かれている。…※Amazon.co.jpより引用#裁断済み#コンピュータ#IT#機械学習#プログラミグ

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商品の状態	やや傷や汚れあり