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はじめて学ぶ人も、既習者にも!
「機械学習のしくみをしっかり学びたい」と思っている方、必見!
「全体像がつかめる」×「しくみがわかる」
ていねいでわかりやすい解説と豊富な実装例で、広がり続ける機械学習の世界に踏み込む、入門書の決定版。
さまざまな機械学習のアルゴリズムに対して、その位置づけとしくみを同時に理解でき、単なる付け焼き刃でない「広く深い」知識が得られます。
【本書の特長】
●幅広いトピックを網羅
「機械学習とは何か」から、識別・回帰などの初歩的な手法、サポートベクトルマシンやニューラルネットワーク、深層学習や強化学習などの応用手法まで、最新の話題を含む幅広いトピックを扱っています。
●直感的な解説
多岐にわたる機械学習のアルゴリズムを、入力データと出力形式の組み合わせにもとづいて直感的に整理・分類しており、全体を無理なく俯瞰できます。複雑で抽象的な説明になりがちな理論も、小気味よい語り口の解説で自然に理解できます。
●例題・演習問題による実践
本文中の例に加え、例題・問題が豊富で、手を動かしながら理論と実装のつながりを体験できます。演習問題には解答つきで、独習にも最適です。
【目次】
第1章 はじめに
第2章 機械学習の基本的な手順
第3章 識別 ―概念学習―
第4章 識別 ―統計的手法―
第5章 識別 ―生成モデルと識別モデル―
第6章 回帰
第7章 サポートベクトルマシン
第8章 ニューラルネットワークの基礎
第9章 ニューラルネットワークの応用
第10章 アンサンブル学習
第11章 モデル推定
第12章 パターンマイニング
第13章 系列データの学習
第14章 少量データ学習
第15章 強化学習
規格
退貨說明
退貨須知：
- 依照消費者保護法的規定，您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意！猶豫期非試用期)，辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當，若原紙箱已遺失，請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外，切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度，本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費；請您先確認商品正確、外觀可接受，再行拆封，以免影響您的權利；若為產品瑕疵，本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，下列商品不適用七日猶豫期，除產品本身有瑕疵外，不接受退貨：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形，可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費)，或影響您的退貨權利，請您在拆封前決定是否要退貨：
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品，除商品本身有瑕疵外，退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 退貨程序請參閱【客服專區→常見問題→誠品線上退貨退款】之說明。
