統計的学習理論

トウケイテキガクシュウリロン

著：金森　敬文

丁寧な説明が感動的！しっかり、よくわかる！どのような学習アルゴリズムが効率的かを見極めるには、確率論・統計学に根ざした基礎が不可欠。カーネル法、ＳＶＭ、ブースティングなど、重要概念を丁寧に記述した。学習手法をしっかり理解して使いこなせるようになる。

丁寧な説明が感動的！しっかり、よくわかる！どのような学習アルゴリズムが効率的かを見極めるには、確率論・統計学に根ざした基礎が不可欠。カーネル法、ＳＶＭ、ブースティングなど、重要概念を丁寧に記述した。学習手法をしっかり理解して使いこなせるようになる。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第2期として、以下の4点を同時刊行！

統計的学習理論　金森敬文･著
サポートベクトルマシン　　竹内一郎／烏山昌幸･著
確率的最適化　　　　　　　鈴木大慈･著
異常検知と変化検知　　　井手剛／杉山将･著

第3期の刊行は2015年12月、第4期の刊行は2016年4月の予定。

【シリーズ編者】
杉山将　東京大学大学院新領域創成科学研究科教授