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[M] 統計的学習の基礎 : データマイニング・推論・予測 Volume

Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman 著; 杉山将, 井手剛, 神嶌敏弘, 栗田多喜夫, 前田英作 監訳; 井尻善久 他訳
Creator: [A] [A] [A] [A] [A] [A] [A] Publisher: 共立出版 (Date of publication: 2014)

Original title: 統計的学習の基礎 : データマイニング・推論・予測
Title transcription: トウケイテキ ガクシュウ ノ キソ : データ マイニング スイロン ヨソク
Title alternative: The Elements of Statistical Learning
Number:
Form: Volume Volume / text text
Language: Japanese
Publication place: 東京
Physical description: 853p ; 22cm
Price: 14000
Subject:
Classification:
Tag:
Identifier: ISBN: 9784320123625
JPNO: 22435590
カーリル: 9784320123625
CiNii Research: 9784320123625
Google Books: 9784320123625
ブクログ: 9784320123625
読書メーター: 9784320123625
版元ドットコム: 9784320123625
Created at: Sat, 03 Oct 2026 16:16:12 +0900
Updated at: Sun, 11 Oct 2026 13:01:06 +0900
Description:

機械学習とは,コンピュータに学習能力を持たせるための方法論を研究する学問の名称であり,もともとは人工知能分野の一部として研究されていた。その後,機械学習は統計学と密接な関わりを持つようになり,「統計的学習」として独自の発展の道を歩み始めた。そして,1990年代から現在に至るまでの計算機やインターネットの爆発的な普及と相まって統計的学習の技術は目覚ましい発展を遂げ,いまや情報検索,オンラインショッピングなど,われわれの日常生活とは切り離すことのできない情報通信技術の根幹を支える重要な要素技術の一つとなった。 本書は,このような発展著しい統計的学習分野の世界的に著名な教科書である“The Elements of Statistical Learning” の全訳である。回帰や分類などの教師あり学習の入門的な話題から,ニューラルネットワーク,サポートベクトルマシンなどのより洗練された学習器,ブースティングやアンサンブル学習などの学習手法の高度化技術,さらにはグラフィカルモデルや高次元学習問題に対するスパース学習法などの最新の話題までを幅広く網羅しており,計算機科学などの情報技術を専門とする大学生・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大学院生・研究者・技術者にとって最適な教科書である。

【レーティングの基準】
SS そのテーマで最初に選びたい、特に信頼できる代表的な資料 S 内容や有用性に優れ、積極的に利用を勧められる資料 A 十分に価値があり、幅広く利用を勧められる資料 B 特定の目的・関心に合えば有用な資料 C 利用場面は限られるが、特定目的や歴史的参照には有用な資料 D 現在では利用を積極的には勧めにくい資料
請求記号
007.13 HAS
Item identifier
Shelf
🐺ウルフラボ
レーティング
SS
利用制限
✅持出可
Circulation status
🔵在架
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