マンガでわかる機械学習

詳細目次

序章　機械学習を教えてください！
○さやかの部屋1　さやかと女子高生あい
第1章　回帰ってどうやるの？
1.1　数字を予測する難しさ
1.2　説明変数から目的変数を求める
1.3　線形回帰関数を求める
1.4　正則化の効果
○さやかの部屋2　数学のおさらい1
第2章　識別ってどうやるの？
2.1　データを整える
2.2　データからクラスを予測する
2.3　ロジスティック識別
2.4　決定木による識別
○さやかの部屋3　数学のおさらい2
第3章　結果の評価
3.1　テストデータで評価しないと意味がない
3.2　学習データ・検証データ・評価データ
3.3　交差確認法
3.4　正解率・精度・再現率・F値
○さやかの部屋4　数学のおさらい3
第4章　ディープラーニング
4.1　ニューラルネットワーク
4.2　誤差逆伝播法による学習
4.3　深層学習に挑戦
　4.3.1　ディープニューラルネットワークの問題点
　4.3.2　多階層学習における工夫　その１　事前学習法
　4.3.3　多階層学習における工夫　その２　活性化関数
　4.3.4　多階層学習における工夫　その３　過学習の回避
　4.3.5　特化した構造を持つニューラルネットワーク
○さやかの部屋5　数学のおさらい4
第5章　アンサンブル学習
5.1　バギング
5.2　ランダムフォレスト
5.3　ブースティング
○さやかの部屋6　数学のおさらい5
第6章　教師なし学習
6.1. クラスタリング
6.1.1　階層的クラスタリング
6.1.2　分割最適化クラスタリング
6.2　行列分解
○さやかの部屋7　数学のおさらい6
エピローグ
参考文献
索引