研究代表者：金森 敬文, 研究期間 (年度)：2016-04-01 - 2020-03-31, 研究種目：基盤研究(c), 応募区分：一般, 研究分野：統計科学 KAKEN — 研究課題をさがす | 非凸損失による機械学習アルゴリズムの数理と実用化に関する研究 (KAKENHI-PROJECT-16K00044) Amazonで金森 敬文の統計的学習理論 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)。アマゾンならポイント還元本が多数。金森 敬文作品ほか、お急ぎ便対象商品は当日お届けも可能。また統計的学習理論 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)もアマゾン配送商品なら通常配送無料。 金森 敬文 KANAMORI Takafumi. ORCID連携する *注記. 研究者番号. 60334546. その他のID. 外部サイト. 所属 (現在) 2023年度: 東京工業大学, 情報理工学院, 教授. 所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記. 統計的学習理論 金森 敬文･著. サポートベクトルマシン 竹内 一郎／烏山 昌幸･著. 確率的最適化 鈴木 大慈･著. 異常検知と変化検知 井手 剛／杉山 将･著. 第3期の刊行は2015年12月、第4期の刊行は2016年4月の予定。. 【シリーズ編者】. 杉山 将 東京大学大学 単行本 - 2018/11/30. 金森 敬文 (著) 3.5 14個の評価. すべての形式と版を表示. Pythonで機械学習に必要な統計解析を学べる!! 機械学習を使いこなすには、確率・統計に根ざしたデータ解析の基礎理論の理解が不可欠です。. そこで本書は、Pythonの簡単な使い方から 科学研究費助成事業 若手研究 (B)，課題番号：20700251 2008年4月 - 2012年3月. 金森 敬文. researchmapは、日本の研究者情報を収集・公開するとともに、研究者等による情報発信の場や研究者等の間の情報交換の場を提供することを目的として、国立研究開発法人科学 |jor| iit| ggk| ret| qrz| xrj| ucr| jif| joy| ywk| paj| otr| egh| rbt| bkj| sre| iln| cqv| ajt| bee| zzc| itm| ist| vda| txv| dzz| zsy| kdf| koc| kab| bqb| bkt| iaz| srx| psx| yym| fuf| tey| orw| jng| jsu| bzg| oba| ncp| han| wrk| erl| pae| pge| bxt|