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わかりやすい、実にわかりやすい。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。多くの学習アルゴリズムを紹介しているので、実践的!構造化サポートベクトルマシン、弱ラベル学習など新しいアプローチも解説。

目次 ：2クラス分類;多クラス分類;回帰分析;教師なし学習のためのサポートベクトルマシン;カーネル関数;最適化概論:最適性条件と汎用的解法;分割法;モデル選択と正則化パス追跡;逐次学習;サポートベクトルマシンのソフトウェアと実装;構造化サポートベクトルマシン;弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン

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