出版書誌データベース

基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト．IとIIの2分冊．第II巻では深層ニューラルネットワークなどの非線形モデルを扱う。

【主な目次】
第III部　深層ニューラルネットワーク
13　構造化データのためのニューラルネットワーク
14　　画像のためのニューラルネットワーク
15ニューラルネットワークによる系列データの処理

第IV部　ノンパラメトリックモデル
16　事例ベースモデル
17　カーネル法*
18　木，森，バギング，ブースティング

第V部　教師あり学習を超えて
19　より少ないラベルありデータからの学習
20　次元削減
21　クラスタリング
22　推薦システム
23　グラフ埋め込み

第III部　深層ニューラルネットワーク
13　構造化データのためのニューラルネットワーク
14　　画像のためのニューラルネットワーク
15ニューラルネットワークによる系列データの処理

第IV部　ノンパラメトリックモデル
16　事例ベースモデル
17　カーネル法*
18　木，森，バギング，ブースティング

第V部　教師あり学習を超えて
19　より少ないラベルありデータからの学習
20　次元削減
21　クラスタリング
22　推薦システム
23　グラフ埋め込み

著：Kevin P. Murphy
Kevin P. Murphy

監：持橋　大地
持橋　大地： 統計数理研究所統計基盤数理研究系教授

監：鈴木　大慈
鈴木　大慈： 東京大学大学院情報理工学系研究科教授