機械学習教本

機械学習を、使いこなす。そのために必要な考え方やしくみを、言葉とイメージでていねいに解説。Ｒによる実装例で、機械学習の「適切な」使い方を体験できる。

目次 : 機械学習序論/ データマイニングの基本/ 回帰分析/ ニューラルネットワーク/ ディープラーニング/ サポートベクターマシン/ ベイズ理論/ 決定木学習/ 勾配ブースティング/ クラスター分析/ 主成分分析

【著者紹介】
柴原一友 : ２００７年東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士（工学）。２００７年東京農工大学大学院工学府情報工学専攻特任助教。２００９年テンソル・コンサルティング株式会社入社

築地毅 : ２０１０年東京農工大学大学院工学府博士前期課程修了。２０１０年シャープ株式会社入社。２０１３年テンソル・コンサルティング株式会社入社

古宮嘉那子 : ２００９年東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士（工学）。２００９年東京工業大学精密工学研究所博士研究員。２０１０年東京農工大学工学研究院特任助教。２０１４年茨城大学工学部情報工学科講師（専任）

宮武孝尚 : ２０１６年東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士（工学）。２０１６年東京農工大学工学部情報工学科特任助教。２０１７年テンソル・コンサルティング株式会社入社

小谷善行 : １９７７年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了、工学博士。１９７７年東京農工大学工学部数理情報工学科専任講師。１９７９年東京農工大学工学部数理情報工学科助教授。１９９４年東京農工大学工学部電子情報工学科教授。２０１４年東京農工大学名誉教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）