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収録内容
| 1 | 1 情報論的学習理論小史―数理工学の視点から |
| 2 | 2 情報論的学習理論1:確率的コンプレキシティの基礎(符号化と学習 |
| 3 | 一括学習とモデル選択 |
| 4 | 逐次的符号化と逐次的予測 |
| 5 | 確率的コンプレキシティ概念の変遷とこれから) |
| 6 | 3 情報論的学習理論2:確率的コンプレキシティの拡張と周辺(拡張型確率的コンプレキシティと学習 |
| 7 | 動的モデル選択 |
| 8 | 学習と最適化 |
| 9 | 章末ノート) |
| 10 | 4 データマイニング応用1:静的データ(クラスタリング(離散データ) |
| 11 | クラスタリング(連続データ) ほか) |
| 12 | 5 データマイニング応用2:動的データ(変化点検知 |
| 13 | 変化点検知による話題出現検知 ほか) |
