関係データ学習

データ単体ではなくデータ間の関係に注目すると、データが「次」を予測してくれる。多重に次元が上がる解析を実際に行うために必要な知識を1冊におさめた。考え方を理解して、自分の分野で応用しよう。

【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30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6期として、以下の3点を刊行!

機械学習のための連続最適化　金森 敬文/鈴木 大慈/竹内 一郎/佐藤 一誠・著
関係データ学習　石黒 勝彦/林 浩平・著
オンライン予測　畑埜 晃平/瀧本 英二・著

第7期の刊行は2017年4月、第8期の刊行は2017年8月の予定。

【シリーズ編者】
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

目次

第1章　導入：関係データ解析とは
第2章　対称関係データのクラスタリング技術：スペクトラルクラスタリング
第3章　非対称関係データのクラスタリング技術：確率的ブロックモデルと無限関係モデル
第4章　行列分解
第5章　高次関係データとテンソル
第6章　テンソル分解

書誌情報

紙版

• 発売日: 2016年12月07日
• ISBN: 9784061529212
• 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: 2017年09月08日
• JDCN: 06A0000000000007104L

著者紹介

著： 石黒　勝彦（イシグロ　カツヒコ）

著： 林　浩平（ハヤシ　コウヘイ）