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Last updated:Jun. 2024

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東京大学大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 山西健司のウェブサイトです。

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著作・編書

  • Learning with the Minimum Description Length Principle
  • 異常検知からリスク管理へ
  • 東京大学工学教程:知識システムI―知識の表現と学習
  • 情報論的学習とデータマイニング
  • 情報論的学習理論
  • データマイニングによる異常検知
  • Minimum Descrihttps://m.media-amazon.com/images/I/81ZVNnVeRjL._AC_UL480_FMwebp_QL65_.jpgption Length
  • 数理情報科学事典
  • 言語と心理の統計― ことばと行動の確率モデルによる分析 統計科学のフロンティア10

❶K. Yamanishi"Learning with the Minimum Description Length Principle"Springer、2023.

❷山西健司・久野遼平・島田敬士・峰松翼・井手剛「異常検知からリスク管理へ」サイエンス社、2022.

❸青山 和浩・山西健司 「東京大学工学教程:知識システムI―知識の表現と学習」丸善出版、2018.

❹山西健司「情報論的学習とデータマイニング」朝倉書店、2014.

❺山西健司「情報論的学習理論」共立出版、2010.※初版1刷発行の正誤表

❻山西健司「データマイニングによる異常検知」共立出版、2009.

❼K.Yamanishi; "Extended Stochastic Complexity and Its Applications to Learning"In Advances in Minimum Description Length: Theory and Applications"(edited by Peter D. Grunwald, in Jae Myung, Mark A. Pitt ): The MIT Press (2005).

❽山西健司「代数幾何的符号」(「数理情報科学事典」所収)朝倉書店、2004.

❾金明哲・村上征勝・永田昌明・大津起夫・山西健司 「言語と心理の統計― ことばと行動の確率モデルによる分析 統計科学のフロンティア 10 」岩波書店、2003.