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はじめての機械学習

はじめての機械学習

  • 著者小高 知宏
  • 定価2,860円 (本体2,600円+税)
  • 判型A5
  • 248頁
  • ISBN978-4-274-06846-1
  • 発売日2011/04/22
  • 発行元オーム社

大量データの処理を前提にシンプルかつ効率よく学習を進める手法を紹介!

本書は大量データの処理を前提に比較的シンプルな方法で効率よく学習を進める手法を扱う。特にパラメタ調整による学習、帰納的学習、教示学習、進化的手法による規則の学習、ニューラルネットによる学習などC言語によるプログラム例を示しながら、具体的な手法を紹介。本書で示すプログラム例はWindowsパソコンで実行可能で、実際に機械学習の実験を体験することができる。
はじめに
第1章 機械学習とは
1.1 機械学習の歴史
1.1.1 機械学習とは..
1.1.2 機械学習システムの歴史
1.2 機械学習の種類
1.2.1 本書で扱う機械学習の種類
1.2.2 機械学習プログラムの実装方法
第2章 パラメタ調整による学習
2.1 パラメタ調整と学習
2.1.1 学習データセットの機械学習とパラメタ調整
2.1.2 パラメタ調整の実行例
2.2 パラメタ調整による時系列データの学習
2.2.1 学習データセットの作成
2.2.2 時系列データの変動傾向の学習
第3章 帰納的学習
3.1 暗記学習
3.1.1 テキストマイニングと機械学習
3.1.2 n-gram 出現頻度に基づくテキストデータの学習
3.1.3 日本語テキストデータの学習
3.2 汎化の導入
3.3.1 文書の一般的特徴抽出
3.3.2 特徴抽出への応用
第4章 教示学習
4.1 教示学習とは
4.1.1 教示による学習
4.1.2 教示学習の例
4.2 教示学習に基づくデータ分類システムの構成
4.2.1 判断木構成支援プログラム
4.2.2 分類知識の機械学習プログラム
第5章 進化的手法による規則の学習
5.1 進化的手法による機械学習
5.1.1 ランダム探索と系統的探索
5.1.2 進化的計算
5.2 遺伝的アルゴリズムによる知識獲得
5.2.1 遺伝的アルゴリズムの実際
5.2.2 遺伝的アルゴリズムによる知識獲得プログラム
第6章 ニューラルネット
6.1 パーセプトロン型ニューラルネット
6.1.1 ニューラルネット
6.1.2 パーセプトロン
6.1.3 パーセプトロンの学習
6.2 バックプロパゲーションによる学習
6.2.1 バックプロパゲーションによる学習の手続き
6.2.2  バックプロパゲーションのプログラム
6.3 ニューラルネットによる実データの学習
6.3.1 学習の準備
6.3.2 bp.c プログラムによる学習と未知のデータの予測
付録
A Cygwin のダウンロードとインストール
B testprogram.c プログラムのソースリスト
C 文字コード変換プログラム iconv の使い方
D 論理式と論理演算
E 全数探索によるパズルの解法プログラム
参考文献
索 引

 ここでは、本書に掲載されているサンプルプログラムを、圧縮ファイル(zip形式)にまとめ提供しています(program.zip;約25KB)。圧縮ファイルを解凍(フォルダ付き)してご利用ください。なお、対応OSはWindowsです。

  • 本ファイルは、本書をお買い求めになった方のみご利用いただけます。本書をよくお読みのうえ、ご利用ください。また、本ファイルの著作権は、本書の著作者である、小高 知宏氏に帰属します。
  • 本ファイルを利用したことによる直接あるいは間接的な損害に関して、著作者およびオーム社はいっさいの責任を負いかねます。利用は利用者個人の責任において行ってください。また、ソフトウェアの動作・実行環境、操作についての質問には一切お答えすることはできません。