12/13
時点_ポイント最大13倍
情報論的学習理論 /山西健司
販売価格
4,620
円 （税込）
送料無料
- 出荷目安：
- １～２営業日で出荷
たまるdポイント（通常） 42
+キャンペーンポイント（期間・用途限定） 最大12倍
※たまるdポイントはポイント支払を除く商品代金(税抜)の1％です。
※表示倍率は各キャンペーンの適用条件を全て満たした場合の最大倍率です。
各キャンペーンの適用状況によっては、ポイントの進呈数・付与倍率が最大倍率より少なくなる場合がございます。
dカードでお支払ならポイント3倍
各キャンペーンの適用状況によっては、ポイントの進呈数・付与倍率が最大倍率より少なくなる場合がございます。
- 商品情報
- レビュー
≪商品情報≫
著者名：山西健司
出版社名：共立出版
発行年月：2010年10月
判型：Ａ５
ISBN：9784320122550
≪内容情報≫
大量のデータから知識を獲得する技術として「機械学習」が注目を集めており、今やデータマイニング、ロボティクス、バイオインフォマティクスなど広く現実的な応用可能性をもっている。その機械学習には計算論的アプローチ、統計学的アプローチ、経験的アプローチなど様々なアプローチがあるが、本書では、情報量の観点から統一的に機械学習アルゴリズムの設計と解析を論ずる「情報論的アプローチ」を試みる。特に、「確率的コンプレキシティ（＝記述長）」という情報理論的概念を軸に、「学習とは確率的コンプレキシティを最小化するモデルを探すことである」という明快な指針に基づき、機械学習の代表的な問題―一括学習、逐次的予測、分散学習、最適化、動的モデル選択―を解決できることを示している。
著者名：山西健司
出版社名：共立出版
発行年月：2010年10月
判型：Ａ５
ISBN：9784320122550
≪内容情報≫
大量のデータから知識を獲得する技術として「機械学習」が注目を集めており、今やデータマイニング、ロボティクス、バイオインフォマティクスなど広く現実的な応用可能性をもっている。その機械学習には計算論的アプローチ、統計学的アプローチ、経験的アプローチなど様々なアプローチがあるが、本書では、情報量の観点から統一的に機械学習アルゴリズムの設計と解析を論ずる「情報論的アプローチ」を試みる。特に、「確率的コンプレキシティ（＝記述長）」という情報理論的概念を軸に、「学習とは確率的コンプレキシティを最小化するモデルを探すことである」という明快な指針に基づき、機械学習の代表的な問題―一括学習、逐次的予測、分散学習、最適化、動的モデル選択―を解決できることを示している。
