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学習手法を使いこなすには、確率・統計に根ざした基礎理論が不可欠。「カーネ
ル法」「サポートベクトルマシン」「ブースティング」などの重要概念の自然な
導入を図った。2値から多値まで、現実のデータに即した手法が学べる一冊。
第1章 統計的学習理論の枠組
第2章 仮説集合の複雑度
第3章 判別適合的損失
第4章 カーネル法の基礎
第5章 サポートベクトルマシン
第6章 ブースティング
第7章 多値判別
付録A 確率不等式
付録B 凸解析と凸最適化
付録C 関数解析の初歩