「オンライン機械学習」 サポートページ

このページでは「オンライン機械学習」に関する追加情報・正誤表・サンプルコード等の情報を掲載します。
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お知らせ

  • 2015/6/11 第三版を出版しました。
  • 2015/5/7 正誤情報を追加しました。
  • 2015/4/20 正誤情報を追加しました。
  • 2015/4/17 Twitter公式アカウントを開設しました。
  • 2015/4/17 正誤情報を追加しました。
  • 2015/4/14 第二版を出版しました。
  • 2015/4/7 サポートページを開設しました。

書誌情報


  • タイトル:オンライン機械学習
  • 著者:海野 裕也、岡野原 大輔、得居 誠也徳永 拓之
  • シリーズ「機械学習プロフェッショナルシリーズ」
  • 編集:
  • 出版社:講談社
  • Amazonリンク

目次

  • 序論
    • 機械学習とは
    • オンライン学習とは
    • オンライン学習の特徴
    • オンライン学習の短所
    • この本の構成
  • 準備
    • 数式を読む際の心構え
    • 数式についての約束事
    • 凸関数と非凸関数
  • 基礎
    • 二値分類
    • 線形分類器
    • パーセプトロン
    • 目的関数と最適化手法
    • サポートベクトルマシン
    • ロジスティック回帰
    • 正則化の効果
    • 二値分類器の性能評価の方法
    • 二値分類のまとめ
    • 多クラス分類
    • 応用
  • 発展編
    • 高精度なオンライン学習
    • オンライン分散並列学習
    • 深層学習で使われるオンライン学習
  • 性能解析
    • オンライン学習の性能
    • パーセプトロンの学習定理
    • 線形分離可能でない場合のパーセプトロンの学習定理
    • リグレット解析
  • 実装
    • ベクトルの実装
    • アルゴリズムの実装
    • 浮動小数点における制約
正誤表

P.33 式3.13
誤:

正:


P. 34 3行目
誤:

正:


P. 34 式3.17直前
誤:最大化することが
正:最小化することが

P.37 アルゴリズム3.3 8行目
誤:

正:


P. 38 式3.27
誤:

正:

P. 90 式4.44, P.91 式4.45
誤:

正:


p.107 式5.15の直前
誤:最初のn次元
正:最初のm次元

p. 126 式6.1の直後
誤:averaged stochastic discent
正:averaged stochastic descent

関連情報

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Yuya Unno,
2015/04/19 20:58