SVM(サポートベクトルマシン)のおすすめ本ランキング4選！【2024年】

2023-09-06

mono

こんにちは、monoです。

SVMは高精度な機械学習識別器の1つです。Pythonのライブラリで一発で計算できるので、まずはSVMで識別してみるという感じで使われることの多い分析手法でもあります。

この記事では、SVMについての知識を深めて実生活に役立てたい人向けに、「SVM(サポートベクトルマシン)のおすすめ入門本」を紹介します。

SVMの本を探している人はぜひ参考にしてください。

SVMのおすすめ本ランキング4選！

SVMのおすすめ本を4冊ご紹介します。

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講談社サイエンティフィク

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「サポートベクトルマシン(MLP)」は、さまざまな学習アルゴリズムを分かりやすく解説した本。

構造化サポートベクトルマシンや、弱ラベル学習など、さまざまな学習アルゴリズムについてや新しいアプローチについて詳しく解説されています。

解析ツールとして利用したい人が知っておくべきことを整理しているので、これからデータサイエンス分野を勉強中な人におすすめの本です。

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「パターン認識のためのサポートベクトルマシン入門」は、サポートベクトルマシン（サポートベクターマシン）の基礎から構築までがわかりやすく説明されている本。

多クラス問題への拡張や、モデルの評価など、サポートベクトルマシン開発の指針について詳しく解説されています。

基礎のわかりやすい説明とともに、多クラス問題への拡張方法や、各種のモデルごとの違いについての解説が充実しているので、サポートベクトルマシンの実際問題への適用が必要な人におすすめの本です。

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「サポートベクターマシン入門」は、カーネルに基づく手法, 統計学習などについて書かれてる本。

学習システムの骨組みを実に見事に解剖し, 最小のページ数で紹介など、サポートベクターマシンを中心とした学習マシンについて詳しく解説されています。

サポートベクターマシンを学ぶための構成について書かれてる本なので、数学ができる人や多少なりとも予備知識ある人におすすめの本です。

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「カーネル法入門正定値カーネルによるデータ解析」は、サポートベクターマシンへの適用などにより、機械学習分野を中心に急速に応用展開が進むカーネル法の代表的方法から最近の発展までを紹介する本格的入門本。

主成分分析や判別分析など、古典的な多変量解析の自然な拡張という観点から、カーネル法の数理面である同一性や独立性等、分布の性質に関する概念のノンパラメトリック推論への応用について詳しく解説されています。

ヒルベルト空間や凸最適化の基本事項など、理解に必要な数理的内容も丁寧に補われているので、学部レベルの線形代数、解析学および統計学の基本知識があり、カーネル法の知識が必要な人におすすめの本です。

今回は、「SVMのおすすめ入門本」について解説しました。

SVMの知識を深めて、データ分析業務の役立てください。

では、また。

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