マシンが速くなるのを待ってはいられない。
通常の計算機環境で実行可能な例を中心に、機械学習の主要問題への組合せ最適化手法の適用を解説。NP困難な問題を含む最適化の理論に加え、データ構造を利用した劣モジュラ最適化アルゴリズムの高速化についても述べる。
第1章 学習における劣モジュラ性第2章 劣モジュラ最適化の基礎第3章 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用第4章 最大流とグラフカット第5章 劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習
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