超実践アンサンブル機械学習

Ｐｙｔｈｏｎ言語プログラム多数掲載。機械学習の次のトレンドを体感！！

目次 : 第０章　機械学習の基礎と環境設定/ 第１章　ビッグデータ解析と機械学習（ビッグデータ解析とは/ 重回帰分析とは）/ 第２章　機械学習（サポートベクトル回帰ＳＶＲ/ カーネルリッジ回帰ＫＲＲ/ ナイーブ・ベイズｓｋｌｅａｒｎ．ｎａｉｖｅ＿ｂａｙｅｓ機械学習/ 決定木分類器ＤｅｃｉｓｉｏｎＴｒｅｅＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ/ 近傍法/ 確率的勾配降下法ＳＧＤＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ/ ディープラーニングニューラルネットワークｋｅｒａｓ）/ 第３章　アンサンブル機械学習（アダブースト（Ａｄａｂｏｏｓｔ）/ ランダムフォーレスト（ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ）/ エキストラツリー（ＥｘｔｒａＴｒｅｅ）/ エキストラツリーズ（ＥｘｔｒａＴｒｅｅｓ）/ グラディエントブースティング（ＧｒａｄｉｅｎｔＢｏｏｓｔｉｎｇ）/ バッギング（Ｂａｇｇｉｎｇ）/ 多数決分類器（ＶｏｔｉｎｇＣｌａｓｓｆｉｅｒ））/ 第４章　アンサンブル機械学習の応用事例（クレジットカードのデフォルトの学習/ 赤ワインの品質を判別できる人工ソムリエ）/ 第５章　ＯｐｅｎＣＶと畳み込みニューラルネットワーク（ＯｐｅｎＣＶと人工知能/ 畳み込みニューラルネットワークで絵画を生成）

【著者紹介】
武藤佳恭著 : 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）（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）