機械学習

目次 : 緒論/ モデルの選択と評価/ 線形モデル/ 決定木/ ニューラルネットワーク/ サポートベクターマシン/ ベイズ分類器/ アンサンブル学習/ クラスタリング/ 次元削減と距離学習/ 特徴選択とスパースモデリング/ 計算論的学習理論/ 半教師あり学習/ 確率的グラフィカルモデル/ ルール学習/ 強化学習/ 付録（Ａ行列、Ｂ最適化、Ｃ確率分布）

【著者紹介】
大和田勇人 : １９８３年東京理科大学理工学部経営工学科卒業。専門分野、人工知能、機械学習、帰納論理プログラミング

玄光男 : １９６９‐１９７４年工学院大学電子工学科卒業、同大学院博士課程電気工学専攻修了。工学博士（１９７５）。２０１４‐現在、東京理科大学特命教授（２０１４‐２０１５）、客員教授。専門分野、進化計算、強化学習、生産物流スケジューリング

下川朝有 : ２０１０年東京理科大学理学部第二部数学科卒業。２０１８．４‐２０１８．８Ｃｏｌｕｍｂｉａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ、統計学科訪問研究員。専門分野、生存時間解析、アンサンブル学習、木構造モデル

〓新厂 : １９９９年鄭州大学コンピュータ科学科卒業。２０１８‐現在、常州工学院アート・デザイン科学部デジタルメディア芸術学科助教授。専門分野、企業プロセス最適化、デジタルツイン、進化計算

張聞強 : １９９９年鄭州大学コンピュータ科学科卒業。２０１２‐現在、河南工業大学情報科学・工程学院ユビキタスネットワーク工学科副教授。専門分野、進化計算、強化学習、生産スケジューリング（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）