関係データ学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

著者 : 石黒勝彦 林浩平

• 講談社 (2016年12月7日発売)

作品紹介・あらすじ

データ単体ではなくデータ間の関係に注目すると、データが「次」を予測してくれる。多重に次元が上がる解析を実際に行うために必要な知識を1冊におさめた。考え方を理解して、自分の分野で応用しよう。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全30巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第6期として、以下の3点を刊行!

機械学習のための連続最適化　金森 敬文/鈴木 大慈/竹内 一郎/佐藤 一誠・著
関係データ学習　石黒 勝彦/林 浩平・著
オンライン予測　畑埜 晃平/瀧本 英二・著

第7期の刊行は2017年4月、第8期の刊行は2017年8月の予定。

【シリーズ編者】
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

感想・レビュー・書評

[blacktanktopさんの感想 · 2021年9月22日]

関係グラフのグラフラプラシアンを使ったスペクトルクラスタリングについてと行列分解でテンソルの分解について書かれています。グラフ理論や行列の最低限の知識は必要になるとは思いますが、比較的分かりやすい方だと思います。

[fraserlibさんの感想 · 2017年2月3日]

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