超実践 アンサンブル機械学習
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内容紹介
ポスト深層学習!!
本書は、ポスト深層学習の最右翼として注目される「アンサンブル機械学習」を、具体的にプログラムを動かしながら概観できる"超実践"の書である。
アンサンブル機械学習とは簡単に言えば、従来のいくつかの機械学習法の“良いとこ取り”である。その主な手法であるランダムフォーレスト、ブースティング、バギングなどについて、簡潔に紹介している。
「とにかく使ってみたい」という読者にはうってつけの、まさに「超実践の必読書」となるだろう。
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書誌情報
- 著者: 武藤 佳恭
- 発行日: 2016-12-27 (紙書籍版発行日: 2016-12-31)
- 最終更新日: 2016-12-27
- バージョン: 1.0.0
- ページ数: 130ページ(PDF版換算)
- 対応フォーマット: PDF, EPUB
- 出版社: 近代科学社
対象読者
機械学習などに興味のある方
著者について
武藤 佳恭
慶應義塾大学工学部電気工学科卒業（1978），同大学院修士課程修了（1980），同大学院博士課程修了（1983）．工学博士（1983）．南フロリダ大学コンピュータ学科助教授（1983-1985），南カロライナ大学コンピュータ工学科助教授（1985-1988），ケースウエスターンリザーブ大学電気工学科准教授（1988-1996），tenured 受賞（1992）．慶應義塾大学環境情報学部助教授（1992-1997），同教授（1997- 現在）．
研究：ニューラルコンピューティング，セキュリティ，インターネットガジェット．NSF−RIA 賞（1989），IEEE Trans. on NN 功労賞（1992），IPSJ 論文（1980），TEPCO 賞（1993），KAST 賞（1993），高柳賞（1995），KDD 賞（1997），NTT tele-education courseware 賞（1999），US AFOSR 受賞（2003），第１回JICA 理事長賞，義塾賞（2015），Jyvaskyla 大学メダル授与．
著書：『武藤博士の発明の極意』（近代科学社）など30 冊の本と300 編以上の科学論文．