>
マイ・ブックマーク
リストマニャはヤフー経由でアマゾンリストマニアをキーワード検索する商品情報検索サイトです。
リストマニア：マイ・ブックマーク
に含まれる商品
Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond (Adaptive Computation and Machine Learning)
Bernhard Schölkopf, Alexander J. Smola
カーネル法メインで、学習理論、最適化なども網羅してありますが、まとまりに欠ける気も。 |
Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning)
Ralf Herbrich
網羅性はないですが、SVMとGP関連を軸に、機械学習のエッセンス（カーネル、ベイズ、学習理論）を学べる良書。コンパクトなのも好みです。 |
The Nature of Statistical Learning Theory (Information Science and Statistics)
Vladimir Vapnik
難しい本だと言われていますが、改めて読み直すと気付くことが多い名著です。 |
パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測
C. M. ビショップ, 元田 浩, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, 村田 昇
訳者陣がオールスター過ぎるので、良訳書になっているはずです。 |
Semi-Supervised Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)
Olivier Chapelle, Bernhard Schölkopf, Alexander Zien
半教師つき学習の分野を眺める本。 |
多様体の基礎 (基礎数学)
松本 幸夫
丁寧に書いてあり、理解しやすい多様体の本。 |
Methods of Information Geometry (Translations of Mathematical Monographs)
Shun-Ichi Amari, Hiroshi Nagaoka
情報幾何のバイブル・・・が、読むのは易しくないです。 |
ラプラス作用素とネットワーク
浦川 肇
ラプラシアンを勉強するのに良いと思います。 |
計算統計 I―確率計算の新しい手法 統計科学のフロンティア 11
汪 金芳, 手塚 集, 上田 修功, 田栗 正章, 樺島 祥介, 甘利 俊一, 竹村 彰通, 竹内 啓, 伊庭 幸人
変分ベイズの入門編としてベターかと。 |
スピヴァック多変数の解析学―古典理論への現代的アプローチ
M. スピヴァック, Michael Spivak, 齋藤 正彦
|