オンライン機械学習
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内容紹介
誰でもすぐにオンライン機械学習を実践できる即戦力の入門書!オンライン機械学習の基礎から理論、実装、応用、最新手法までをすべて網羅し、明快に解説した。この1冊で、面白いほどよくわかる!
【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29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。
全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行!
『機械学習のための確率と統計』杉山 将・著
『深層学習』岡谷 貴之・著
『オンライン機械学習』海野 裕也/岡野原 大輔/得居 誠也/徳永 拓之・著
『トピックモデル』岩田 具治・著
第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(^o^)/
【シリーズ編者】
杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
目次
- 第1章 序論
- 第2章 準備
- 第3章 基礎
- 第4章 発展
- 第5章 性能解析
- 第6章 実装
- 付録A
関連シリーズ
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劣モジュラ最適化と機械学習
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スパース性に基づく機械学習
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生命情報処理における機械学習
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強化学習
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データ解析におけるプライバシー保護
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機械学習のための連続最適化
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関係データ学習
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オンライン予測
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深層学習による自然言語処理
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統計的因果探索
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ガウス過程と機械学習
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音声認識
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異常検知と変化検知
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画像認識
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ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング
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変分ベイズ学習
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ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理
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グラフィカルモデル
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バンディット問題の理論とアルゴリズム
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ウェブデータの機械学習
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機械学習のための確率と統計
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深層学習
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トピックモデル
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統計的学習理論
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サポートベクトルマシン
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確率的最適化