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機械学習理論入門、遺伝的アルゴリズム

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『機械学習理論入門、遺伝的アルゴリズム』はセカイモンで9cdef298から出品され、21の入札を集めて04月10日 1時 1分に、1104円で落札されました。即決価格は1104円でした。決済方法はに対応。海外からの発送料は落札者が負担しました。ＰＲオプションはストア、取りナビ(ベータ版)を利用したオークション、即買でした。

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2冊セットです(バラ売り不可)。①中井悦司、ＩＴエンジニアのための機械学習理論入門②遺伝的アルゴリズム、朝倉書店状態は良いですが、数ヵ所ラインマーカーがあります。大学教養課程の学生を対象とした基礎理論の紹介から，最適問題，機械学習，画像処理，ゲーム理論など具体的な適用の実際までを解説。【目次】1.　遺伝的アルゴリズムとは　1.1　遺伝的アルゴリズムの歴史　1.2　遺伝的アルゴリズムの概要　1.3　遺伝的アルゴリズムの基本的動作　1.4　参考文献2.　基本的アルゴリズムと遺伝的オペレータ　2.1　簡単な関数最適化の例　2.2　遺伝子の表現　2.3　適合度とスケーリング　2.4　遺伝的オペレータ　2.5　遺伝的アルゴリズムの設計　2.6　参考文献3.　理論的考察　3.1　アルゴリズム　3.2　スキーマ　3.3　Walshスキーマ変換　3.4　非一様Walshスキーマ変換　3.5　騙し問題　3.6　動的解析　3.7　参考文献4.　さまざまな形態　4.1　CHC　4.2　拡大GA　4.3　messy GA　4.4　並列GA　4.5　Michalewiczの遺伝的プログラム　4.6　進化戦略　4.7　進化的プログラミング　4.8　遺伝的プログラミング　4.9　参考文献5.　最適化と遺伝的アルゴリズム　5.1　最適化問題　5.2　上下限制約のみの最適化問題　5.3　シェアリング　5.4　最適化問題における制約式の取扱い　5.5　多目的最適化　5.6　参考文献6.　組合せ最適化　6.1　巡回セールスマン問題　6.2　スケジューリング　6.3　ナップサック問題　6.4　ファジィ目標を考慮した多目的多次元ナップサック問題　6.5　多目的多次元ナップサック問題に対する対話型ファジィ計画法　6.6　参考文献7.　GA機械学習システム　7.1　GA機械学習システムとは　7.2　ミシガンアプローチ　7.3　ピッツアプローチ　7.4　免疫システムモデル　7.5　参考文献8.　その他の応用例　8.1　画像処理　8.2　線形システムの同定　8.3　非線形システムの同定　8.4　ゲーム理論　8.5　ファジィ制御　8.6　GAを用いたファジィ分類システム　8.7　参考文献

カテゴリー:	本・雑誌・漫画>>>本>>>コンピュータ・IT
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