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わけがわかる機械学習 現実の問題を解くために、しくみを理解する 確立/ベイズ確立 回帰/分類モデル 中谷秀洋 技術評論社拍卖
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わけがわかる機械学習 現実の問題を解くために、しくみを理解する 確立/ベイズ確立 回帰/分類モデル 中谷秀洋 技術評論社
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わけがわかる機械学習 現実の問題を解くために、しくみを理解する 確立/ベイズ確立 回帰/分類モデル 中谷秀洋 技術評論社
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わけがわかる機械学習 現実の問題を解くために、しくみを理解する 
中谷秀洋 著
技術評論社、2019年初版

●内容紹介

機械学習は何を学習しているのか?確率/ベイズ確率は何を表しているのか?回帰/分類モデルはなぜこんな形をしているのか?良いモデルはどう選べばよいのか?モデルの「なぜ」を知れば機械学習がもっと役に立つ。

●目次より 

第0章 はじめに
第1章 機械学習ことはじめ
第2章 確率
第3章 連続確率と正規分布
第4章 線形回帰
第5章 ベイズ確率
第6章 ベイズ線形回帰
第7章 分類問題
第8章 最適化
第9章 モデル選択
第10章 おわりに
付録A 本書で用いる数学

ほか

●状態

図書館のリサイクル本です。
そのため、カバーシュリンク、押印、ラベル貼付などがあります。
それら以外は全体的に良好な状態です。

強化学習と深層学習 C言語によるシミュレーション 小高知宏/著
わけがわかる機械学習 現実の問題を解くために、しくみを理解する 中谷秀洋/著

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