関係データ学習[石黒勝彦]
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関係データ学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
石黒 勝彦

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商品基本情報

商品説明

【内容情報】(出版社より)
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。


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
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

【内容情報】(「BOOK」データベースより)
関係データを構成するオブジェクトのクラスタリングと、関係行列・テンソルデータによる予測手法が1冊でわかる。テンソルデータ解析を扱った数少ない和書。

【目次】(「BOOK」データベースより)
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

【著者情報】(「BOOK」データベースより)
石黒勝彦(イシグロカツヒコ)
博士(工学)。2004年東京大学工学部機械情報工学科卒業。2006年東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻修士課程修了。2010年筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻博士課程修了。現在、(株)みらい翻訳リサーチエンジニア((株)NTTドコモより出向)

林浩平(ハヤシコウヘイ)
博士(工学)。2007年立命館大学理工学部情報学科卒業。2012年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了。現在、産業技術総合研究所研究員(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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