出版社内容情報
Pythonの簡単な使い方から確率・統計の基礎、統計モデルによる機械学習を解説。Pythonで機械学習に必要な統計解析を学べる!!
機械学習を使いこなすには、確率・統計に根ざしたデータ解析の基礎理論の理解が不可欠です。そこで本書は、Pythonの簡単な使い方から確率・統計の基礎、統計モデルによる機械学習を解説します。
第I部 Python による計算
第1章 Python の初歩
第2章 確率の計算
第II部 統計解析の基礎
第3章 機械学習の問題設定
第4章 統計的精度の評価
第5章 データの整理と特徴抽出
第6章 統計モデルによる学習
第7章 仮説検定
第III部 機械学習の方法
第8章 回帰分析の基礎
第9章 クラスタリング
第10章 サポートベクトルマシン
第11章 スパース学習
第12章 決定木とアンサンブル学習
第13章 ガウス過程モデル
第14章 密度比推定
付録A ベンチマークデータ
A.1 UCI Machine Learning Repository
A.2 mlbench
A.3 datasets
参考文献
Python索引
用語索引
金森敬文［カナモリ タカフミ］
著・文・その他
目次
第１部 Ｐｙｔｈｏｎによる計算（Ｐｙｔｈｏｎの初歩；確率の計算）
第２部 統計解析の基礎（機械学習の問題設定；統計的精度の評価；データの整理と特徴抽出；統計モデルによる学習 ほか）
第３部 機械学習の方法（回帰分析の基礎；クラスタリング；サポートベクトルマシン；スパース学習 ほか）
著者等紹介
金森敬文［カナモリタカフミ］
現在、東京工業大学情報理工学院教授。理化学研究所革新知能統合研究センターチームリーダー。博士（学術）（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）
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