『統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―』(Trevor Hastie , Robert Tibshirani・ 著、共立出版・出版)

2019.04.08

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。本書は、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。計算機科学などの情報技術を専門とする大学生・大学院生のみならず、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。
第1章 序章
第2章 教師あり学習の概要
第3章 回帰のための線形手法
第4章 分類のための線形手法
第5章 基底展開と正則化
第6章 カーネル平滑化法
第7章 モデルの評価と選択
第8章 モデル推論と平均化
第9章 加法的モデル,木,および関連手法
第10章 ブースティングと加法的木
第11章 ニューラルネットワーク
第12章 サポートベクトルマシンと適応型判別
第13章 プロトタイプ法と最近傍探索
第14章 教師なし学習
第15章 ランダムフォレスト
第16章 アンサンブル学習
第17章 無向グラフィカルモデル
第18章 高次元の問題

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