さまざまな学習アルゴリズムはもちろんのこと、
「構造化サポートベクトルマシン」「弱ラベル学習」などの
新しいアプローチについても明快に解説した。
わかりやすい、実にわかりやすい! こんな本を待っていた。
第1章 2クラス分類
第2章 多クラス分類
第3章 回帰分析
第4章 教師なし学習のためのサポートベクトルマシン
第5章 カーネル関数
第6章 最適化概論:最適性条件と汎用的解法
第7章 分割法
第8章 モデル選択と正則化パス追跡
第9章 逐次学習
第10章 サポートベクトルマシンのソフトウェアと実装
第11章 構造化サポートベクトルマシン
第12章 弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン