計算論的学習

榊原康文, 小林聡, 横森貴 共著

本書は、計算論的学習理論におけるわが国初の成書であり、斬新でオリジナルな内容が加味された最良のテキストである。内容は、学習アルゴリズムの提示から、近似学習モデル、質問を用いた学習モデル、決定木の学習をテキストベースからの知識獲得に応用する方法、さらに、文法の学習を遺伝子情報の問題に応用する方法等を解説する。また、初学者の学習に便利なように、各章ごとに"文献ノート"を配しているが、これは本分野を概観する上で貴重なデータベースともなっている。

「BOOKデータベース」より

[目次]

  • 1 はじめに(コンピュータが学習すること
  • 歴史的背景 ほか)
  • 2 極限における学習(極限における学習モデル
  • 枚挙による学習 ほか)
  • 3 確率的近似学習(確率的近似学習(PAC)モデル
  • PAC学習モデルにおける基本的手法 ほか)
  • 4 質問を用いた学習(質問学習モデル
  • ブール関数の学習 ほか)
  • 5 応用(テキストデータベースからの知識獲得
  • 遺伝子解析への応用 ほか)

「BOOKデータベース」より

この本の情報

書名 計算論的学習
著作者等 小林 聡
榊原 康文
横森 貴
書名ヨミ ケイサンロンテキ ガクシュウ
シリーズ名 情報数理シリーズ B-6
出版元 培風館
刊行年月 2001.10
ページ数 213p
大きさ 22cm
ISBN 4563014966
NCID BA5389785X
※クリックでCiNii Booksを表示
全国書誌番号
20206961
※クリックで国立国会図書館サーチを表示
言語 日本語
出版国 日本
この本を: 
このエントリーをはてなブックマークに追加

このページを印刷

外部サイトで検索

この本と繋がる本を検索

ウィキペディアから連想