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超実践 アンサンブル機械学習 単行本 – 2016/12/26

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本書は、ポスト深層学習の最右翼として注目される「アンサンブル機械学習」を、具体的にプログラムを動かしながら概観できる“超実践"の書です。

アンサンブル機械学習とは簡単に言えば、従来のいくつかの機械学習の“良いとこ取り"をした計算手法です。本書では、その主な要素である「ランダムフォーレスト」、「ブースティング」、「バギング」などについて簡潔に紹介しました。

「とにかく使ってみたい! 」という読者にはうってつけの、まさに“超実践の必読書"と言えます。

本書は、ざっくりとアンサンブル機械学習を“体感"してみたい読者を想定していますが、さらに先に進むにはどうしたらいいのでしょうか? あるいは、この分野の最先端を少しだけでも覗いてみたいという方が次に進むべき道とは?
著者の武藤佳恭先生は、本書を読み終わった方を対象に、次の四つの論文を挙げています。これらは、この分野の論文を発表し続ける著者が最近(2017年4月現在)、Science(eLetter)に投稿して受理されたものです。

■Ensemble methods significantly improve prediction (12 April, 2017) eLetter, Science
■Ensemble methods can improve election prediction (7 April 2017) eLetter, Science
■Statistical syllogism and deductive syllogism in software packages (12 April, 2017) eLetter, Science
■Inductive and deductive reasoning must be merged for enhancing prediction and breaking its limits (8 April 2017) eLetter, Science
関心のある方は,上述の論文名でScienceサイトを検索するか、著者のサイトにアクセスしてみてください。

まずは、本書をひととおり読んだうえで、より深い「アンサンブル機械学習」の世界にのめり込んでみませんか?
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  1. 本の長さ
    112ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    近代科学社
  4. 発売日
    2016/12/26
  5. ISBN-10
    4764905299
  6. ISBN-13
    978-4764905290
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商品の説明

著者について

武藤 佳恭:慶應義塾大学・環境情報学部・教授・工学博士

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 近代科学社 (2016/12/26)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2016/12/26
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 112ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4764905299
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4764905290
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち2.4 7

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上位レビュー、対象国： 日本

Kana
5つ星のうち1.0 説明はほとんどない機械学習法の目録
2016年12月31日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
日本語の本にはほとんど記述されたことがないであろう，さまざまな機械学習の方法について，すこしずつ記述されている．目録としては，やくにたつかもしれない．しかし，個々の方法について 2 ページくらいしか，ついやしていない．方法そのものについての記述はまったくなく，プログラムとそのわずかな説明がついているだけだ．これではその方法を理解できないだけでなく，本のタイトル「超実践」とはちがって実践にもまったくやくにたたないだろう．
22人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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PingPong
5つ星のうち2.0 実践は実践なのだが…教科書ではない
2017年1月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
実践というのは間違ってない。各機械学習の紹介とPythonコードと結果が延々と続く。

肝心のアンサンブル学習はほとんど解説がなく図もなく数式もない。
内容紹介に書いていた「統計手法との絡み」はない。騙された。
肝心のアンサンブル学習は３０ページ程度、５章のOpenCV+畳込みニューラルネットワークははっきり言って本書と関係ない。

もっと焦点をアンサンブル学習に絞って詳説すべき。
13人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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カスタマー
5つ星のうち1.0 役に立たない
2017年5月19日に日本でレビュー済み
この本を読んでも、機械学習のまっとうな本を1冊以上読んだことある人には役に立たない。
あまりにも、内容が薄い。掲載しているコードも役に立つとは思えない。
解説がほとんどないため、何も役に立たない。
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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