出版社内容情報
マシンラーニングは，データから有益な情報を発掘することを目的とした技術である。その内容は多岐に渡り，長い歴史を持つ一方，近年，長足の進歩を遂げた。それらの中で本書は，重回帰，ノンパラメトリック回帰，樹形モデル，判別分析，一般化加法モデル，ニューラルネットワーク，サポートベクターマシン，生存時間解析などを扱っている。
フリーソフトウェア「Ｒ」を活用すれば，これらの手法の実用性が増す。基本的な概念の構築から最新の手法を駆使した解析までをＲプログラムを提示しながら解説している。また，それぞれの手法の統計学的な内容とＲプログラムの利用法を並行して理解することができる。そのため，Ｒのマニュアルや出力結果を親しみにくいと感じマシンラーニングの実践を躊躇していた方々も，本書によってそうした逡巡から解放されるであろう。
目次
第１章 序論
第２章 重回帰
第３章 ノンパラメトリック回帰
第４章 Ｆｉｓｈｅｒの判別分析
第５章 一般化加法モデル（ＧＡＭ）による判別
第６章 樹形モデルとＭＡＲＳ
第７章 ニューラルネットワーク
第８章 サポートベクターマシン（ＳＶＭ）
第９章 生存時間解析
著者等紹介
辻谷將明［ツジタニマサアキ］
１９４８年生まれ。１９８０年大阪府立大学大学院工学研究科修了。専攻は数理統計学。現職、大阪電気通信大学情報通信工学部情報工学科教授、工学博士
竹澤邦夫［タケザワクニオ］
１９５９年生まれ。１９８４年名古屋大学大学院工学研究科応用物理学専攻博士課程前期修了。専攻は応用統計学。現職、独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構中央農業総合研究センターデータマイニング研究チーム上席研究員、博士（農学）（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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