ブ-スティング 学習アルゴリズムの設計技法

従来の統計学的手法だけでは理解できないブースティング技法の真髄に理論的立場から迫る。

目次 : 第１章　確率的近似学習/ 第２章　ブースティング技法/ 第３章　フィルタリング技法とブースティング/ 第４章　ブースティングの統計的解釈/ 第５章　誤差の統計モデルとブースティング/ 第６章　外れ値に強いブースティング/ 第７章　多値判別のためのブースティング/ 第８章　よりよいブースティングを目指して/ 付録　ブースティングの情報幾何

【著者紹介】
金森敬文 : １９９４年東京大学工学部計数工学科卒。１９９９年総合研究大学院大学博士課程修了。２００１年東京工業大学大学院情報理工学研究科助手。博士（学術）

畑埜晃平 : １９９９年東京工業大学理学部情報科学科卒。２００５年東京工業大学大学院情報理工学研究科数理・計算科学専攻博士課程修了。２００５年九州大学大学院システム情報科学研究院情報理学部門助手。博士（理学）

渡辺治 : １９８０年東京工業大学理学部情報科学科卒。１９８６年東京工業大学大学院博士課程中退。１９９０年東京工業大学工学部情報工学科助教授。１９９７年東京工業大学大学院情報理工学研究科教授。工学博士（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）