関係データ学習

石黒勝彦 / 林浩平

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。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: 学術・語学 / 教育
• 出版社: 講談社
• 掲載誌・レーベル: 機械学習プロフェッショナルシリーズ
• 電子版発売日: 2017年09月08日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 100MB

[ブクログ · ★★★★☆]

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。