出版社内容情報
身近な話題を用いて基本的な手法について解説．機械学習とかかわりの深い研究やビジネスの事例についても紹介します．
「機械学習はどのような場面で使われているのか？」
「実際に使われているシステムはどのようなしくみになっているのか？」
本書は，こういった疑問に答えつつ，機械学習の基本的な手法を学べる入門書です．
◇本書の特長
・「部屋の賃料」「顧客の分類」といった身近な話題を用いて，線形識別や決定木などの基本的な手法について解説します．
・「Netflixによる映画の評価予測コンテスト」「Suicaやクレジットカードの使用履歴からどの程度個人の特定ができるか」など，機械学習とかかわりの深い研究やビジネスの事例について紹介します．
・Amazonなどで利用されている，「購入履歴から個人の好みを判断し，商品を紹介するシステム」「検索に連動したWeb広告」のしくみについて，章を割いて詳しく解説します．
なお，付録にあるRのサンプルコードは，森北出版のWebサイトにて公開しています．
第1章 ネット時代のデータ活用
第2章 データマイニングと機械学習
第3章 識別：線形識別とその発展型
第4章 予測：線形回帰とニューラルネットワーク
第5章 決定木
第6章 テキストマイニングと評判分析
第7章 推薦システム
第8章 ソーシャルネットワークの分析
第9章 検索連動広告
付録 R言語による演習
【著者紹介】
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内容説明
「部屋の賃料の予測」「顧客の分類」といった身近な話題を用いて、線形識別や決定木などの基本的な手法について解説します。「Ｎｅｔｆｌｉｘによる映画の評価予測コンテスト」「Ｓｕｉｃａやクレジットカードの使用履歴からどの程度個人の特定ができるか」など、機械学習とかかわりの深い研究やビジネスの事例について紹介します。Ａｍａｚｏｎなどで利用されている、「購入履歴から個人の好みを判断し、商品を紹介するシステム」「検索に連動したＷｅｂ広告」のしくみについて、章を割いて詳しく解説します。
目次
第１章 ネット時代のデータ活用
第２章 データマイニングと機械学習
第３章 識別：線形識別とその発展形
第４章 予測：線形回帰とニューラルネットワーク
第５章 決定木
第６章 テキストマイニングと評判分析
第７章 推薦システム
第８章 ソーシャルネットワークの分析
第９章 検索連動広告
著者等紹介
速水悟［ハヤミサトル］
１９８１年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了。通商産業省工業技術院電子技術総合研究所（現、国立研究開発法人産業技術総合研究所）。１９８９年カーネギーメロン大学客員研究員。１９９４年フランス国立科学研究院機械情報学研究所客員研究員。２００２年岐阜大学工学部教授。博士（工学）（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
