目次
第１章 機械学習とは
第２章 パラメタ調整による学習
第３章 帰納的学習
第４章 教示学習
第５章 進化的手法による規則の学習
第６章 ニューラルネット
付録
著者等紹介
小高知宏［オダカトモヒロ］
１９８３年早稲田大学理工学部卒業。１９９０年早稲田大学大学院理工学研究科後期課程修了、工学博士。九州大学医学部附属病院助手。１９９３年福井大学工学部情報工学科助教授。１９９９年福井大学工学部知能システム工学科助教授。２００４年福井大学大学院工学研究科教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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☆ツイテル☆
2
フライヤー2021/10/07
かわせみ
0
C言語のプログラムと解説部分は軽く流した。機械学習についていくつかを実装例を用いながら解説していてわかりやすかった。同著者の人工無能の本も読んだけど、かぶっている部分もあったから良い復習になった。曖昧だったパーセプトロンについても何となくは理解できた気はする。2015/04/13
T2C_
0
既有知識のみであったので流し読み。分かり易く、まとまりもあって読みやすかったが個人的に活かせる類では無かった。2015/01/15
Matsui Kazuhiro
0
機械学習についての幅広い知識を一冊で学べる良本．実際にC言語でのソースコードが各テーマ毎に載ってあるだけでなく，扱うデータも生データ(例えば日本のドル-円の推移)を用いる姿勢が好印象．#902014/04/25
kojinose
0
AIに興味があり、タイトル通り「はじめての機械学習」をしたいがために本書を読んだ。各章ごとの機械学習の歴史に沿ったアルゴリズムの説明と具体的な実装方法は、機械学習とはこういうものかという考えをつかむのに非常に参考になった。これを手掛かりに、類書も勉強していきたい。ただ、コーディングがエレガントでない、書きっぷりが冗長、UNIXコマンドですでにある機能まで実装してしまっているのが非常に気になった。2013/10/28
