BOOK
Suisen System Tokei Teki Kikai Gakushu No Riron to Jissen / Original Title: Statistical Methods for Recommender Systems
DeepakK. Agarwal / Cho Bee ChungChen / Cho Shimada Tadashi Nozomi / Yaku Oura Takeshi / Yaku
3800yen
(4180yen Tax incl. in Japan)
| Points You Earn | 1% (38p) |
|---|---|
| Release Date | April 2018 |
| Availability | In Stock at Supplier:Usually ships in 2-4 days |
Product Details
| Catalog No. | NEOBK-2219339 |
|---|---|
| JAN/ISBN | 9784320124301 |
| Product Type | BOOK |
| Pages | 332 |
|---|
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Description in Japanese
推薦システム 統計的機械学習の理論と実践 / 原タイトル:Statistical Methods for Recommender Systems / DeepakK.Agarwal/著 Bee‐ChungChen/著 島田直希/訳 大浦健志/訳
推薦システムで生ずる統計的課題を包括的に扱うためには、適応的逐次計画(多腕バンディット手法)、双線形ランダム効果モデル(行列分解)、MapReduceを用いた拡張性の高いモデルの当てはめ、などの最先端の技術の詳細な議論が必要である。推薦システムで用いられる複雑な概念を、Yahoo!およびLinkedInにおける大規模システムでの開発/運用経験をもとに具体性のある説明を行い、理論と実践のギャップを埋めている。
Related Offer & Feature
Tracklisting
| 1 |
第1部 導入(古典的手法
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| 2 |
推薦問題における探索と活用
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| 3 |
推薦システムの評価)
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| 4 |
第2部 一般的な問題設定(問題設定とシステム構成
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Most‐Popular推薦
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| 6 |
素性ベクトルベースの回帰による個別化
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| 7 |
因子モデルによる個別化)
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| 8 |
第3部 高度な話題(潜在ディリクレ分配による因子分解
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| 9 |
コンテキスト依存推薦
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| 10 |
多目的最適化)
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