信息科學 容易學習的支持向量機
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信息科學
可通過這本書學習支持向量機的理論和實踐的基礎・基本！支持向量機是一種用於數據分類、回歸、偏差值檢測等機器學習的各種場合的強大且具有高度靈活性的模型。其算法直觀且沒有數學上的不確定性，因此，即使按照最近備受關注的<機器學習的解釋可能性>這一模型評價基準，也可以說是有力的方法。因此，將自然科學和經濟學等的研究成果和經驗規則的業務知識運用到模型中也很容易。本書從高中水平的數學開始，簡單地展開了支持向量機的理論框架，同時介紹了基於Python的通俗易懂的實現例子。另外，應用上重要的非線性支持向量機所使用的核方法在數學上稍微有點高，但是通過圖解和具體的數值例子，通俗易懂地解說了數理。