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スパース性に基づく機械学習
スパースセイニモトヅクキカイガクシュウ
- 著： 冨岡 亮太
画像、音声、テキストなど多分野で注目されているアルゴリズム最適化の考え方を解説。「疎」という性質は何を指し、どう使えるのか。
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目次
第1章 はじめに
第2章 データからの学習
第3章 スパース性の導入
第4章 ノイズなしL1ノルム最小化の理論
第5章 ノイズありL1ノルム最小化の理論
第6章 L1ノルム正則化のための最適化法
第7章 グループL1ノルム正則化に基づく機械学習
第8章 トレースノルム正則化に基づく機械学習
第9章 重複型スパース正則化
第10章 アトミックノルム
第11章 おわりに
書誌情報
紙版
発売日
2015年12月19日
ISBN
9784061529106
判型
A5
価格
定価：3,080円（本体2,800円）
ページ数
192ページ
シリーズ
機械学習プロフェッショナルシリーズ
電子版
発売日
2016年12月23日
JDCN
0615291000100011000T
著者紹介
Microsoft Research 研究員
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