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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

著者 Zhi-Hua Zhou
翻訳 宮岡 悦良
翻訳 下川 朝有

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.

電子書籍¥4,200 小売希望価格(税別)

紙の書籍¥4,200定価(税別)

基本情報

発売日 2017年7月4日
ページ数 260 ページ ※印刷物
サイズ
ISBN 9784764905375
ジャンル 情報
タグ 機械学習

主要目次

1.はじめに
2.ブースティング
3.バギング
4.組合せ法
5.多様性
6.アンサンブル法の枝刈り
7.クラスタリングアンサンブル法
8.高度なトピック

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