スパースモデリング 理論、アルゴリズム、応用

スパースモデリングは、現代統計学、機械学習、信号処理の分野で活用されている、測定費用やその他の制限によって、比較的少ない数しか得られていない測定値から、観測されていない高次元の信号を正確に復元する手法です。
『Sparse Modeling:Theory, Algorithms, and Applications』(Irina Rish, Genady Grabarnik 著)を翻訳した本書は、スパースモデリングという刺激に満ちた新しい分野への導入として役立つ一冊です。

■目次
第1章 導入
第2章 スパース復元:問題の定式化
第3章 理論的な結果(決定論的なもの)
第4章 理論的結果(確率論的部分)
第5章 スパース復元問題のためのアルゴリズム
第6章 LASSO とその拡張:構造化されたスパース性
第7章 LASSO を超えて:他の損失関数
第8章 スパースグラフィカルモデル
第9章 スパース行列因子分解:辞書学習とその先
エピローグ
付録A 数学的準備

■書籍情報
書名:スパースモデリング 理論、アルゴリズム、応用
著者:Irina Rish、Genady Ya. Grabarnik
翻訳/監修:竹澤 邦夫、大関 真之、 高橋 茶子、竹田 晃人、徳田 悟、藤本 晃司、安田 宗樹
定価:本体4,000円+税
体裁:B5変形判、モノクロ、248ページ
Cコード:3041
ISBN:978-4-906768-73-8
発売:2019年12月
読者対象:ビッグデータなどのデータ解析を行う技術者、統計学の研究者など

¥ 4,400

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