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AI統計的学習理論の評価
データ更新日:2020-09-13

AI分野での評価

書籍の評価について

簡単に次のような指標から評価を計算しています。

  • ・書籍が紹介されているQiita記事のいいね数と更新日
  • ・書籍が紹介されているサイトのGoogleでの検索順位
  • ・Twitterで書籍に関する最新ツイートのいいね数とリツイート数

詳細な評価の計算方法については下記をご覧ください。

書籍の評価について

順位19
総合点2
Qiitaの記事での点数1
twitterでの点数1

基本情報

内容ていねいな説明が感動的!しっかり、よくわかる!カーネル法、サポートベクトルマシン、ブースティングなどの重要概念の自然な導入を図る。2値から多値まで、現実のデータに即した手法が学べる。
目次第1章 統計的学習理論の枠組 第2章 仮説集合の複雑度 第3章 判別適合的損失 第4章 カーネル法の基礎 第5章 サポートベクトルマシン 第6章 ブースティング 第7章 多値判別 付録A 確率不等式 付録B 凸解析と凸最適化 付録C 関数解析の初歩
著者金森敬文
出版日2015-08-07
ページ数181
出版社講談社サイエンティフィク

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量子機械学習の理解に向けての勉強メモ15