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スパース回帰分析とパターン認識

データサイエンス入門シリーズ

出版社名 講談社
出版年月 2020年2月
ISBNコード 978-4-06-518620-6
4-06-518620-X
税込価格 2,860円
頁数・縦 197P 24cm

商品内容

要旨

スパース回帰分析、判別分析、深層学習、SVMなどの基本から、選ばれたモデルへの理解などの発展的な内容までを解説!

目次

第1章 回帰モデルとスパース推定(回帰モデルと正則化法
ラッソとその性質 ほか)
第2章 統計手法によるパターン認識(判別分析の実例
ベイズ判別法と誤判別確率 ほか)
第3章 深層学習(深層ニューラルネットワーク
効率よくパラメータを推定するためのテクニック ほか)
第4章 機械学習によるパターン認識(サポートベクターマシン
ランダムフォレスト ほか)

おすすめコメント

スパース回帰分析、判別分析、深層学習、SVM、ランダムフォレストなどをRコードとともに解説。具体例も豊富で実用性も高い!

著者紹介

梅津 佑太 (ウメズ ユウタ)  
博士(機能数理学)。2016年九州大学大学院数理学府機能数理学コース博士後期課程修了。現在、名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻助教
西井 龍映 (ニシイ リュウエイ)  
理学博士。1980年広島大学大学院理学研究科数学専攻博士課程後期中途退学。現在、長崎大学情報系新学部創設準備室長、九州大学名誉教授
上田 勇祐 (ウエダ ユウスケ)  
修士(数理学)。2019年九州大学大学院数理学府数理学専攻修士課程修了。現在、マツダ株式会社パワートレイン開発本部(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)