出版社内容情報
ビッグデータの活用に必須の統計的学習を,専門外でも使えるようにRで実践的に学習原著タイトル:An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer, 2013)
・フリーの統計解析ソフト「R」を使って練習問題を解きながら統計解析・機械学習を学ぶ。
・数学的な難しさを排除し,わかりやすさ,使えることを重視。
・文系を含む学部学生でも読みこなせる。
・USCマーシャル校の人気講義のテキスト。
・原著は米Amazonでは売上順位トップクラスの人気書籍(Mathematical & Statistical分野.2018年6月現在)
・原著者は当該分野の有力者(Hastie, Tibshirani)。
・対象:統計・情報・計算機科学・データサイエンス・経済・経営・金融(FinTech)などを専攻する学部学生,ビジネススクールの学生,若手研究者,実務者,ビックデータの解析を期待される担当者
ビッグデータに活用できる統計的学習を,専門外にもわかりやすくRで実践。〔内容〕導入/統計的学習/線形回帰/分類/リサンプリング法/線形モデル選択と正則化/線形を超えて/木に基づく方法/サポートベクターマシン/教師なし学習
1. 導入
2. 統計的学習
3. 線形回帰
4. 分類
5. リサンプリング法
6. 線形モデル選択と正則化
7. 線形を超えて
8. 木に基づく方法
9. サポートベクターマシン
10. 教師なし学習
Gareth James[ジェームズ]
著・文・その他
Daniela Witten[ウィッテン]
著・文・その他
Trevor Hastie[ヘイスティ]
著・文・その他
Robert Tibshirani[ティブシラーニ]
著・文・その他
落海 浩[オチウミ ヒロシ]
翻訳
首藤 信通[シュトウ ノブミチ]
翻訳
目次
1 導入
2 統計的学習
3 線形回帰
4 分類
5 リサンプリング法
6 線形モデル選択と正則化
7 線形を超えて
8 木に基づく方法
9 サポートベクターマシン
10 教師なし学習
著者等紹介
落海浩[オチウミヒロシ]
1966年山口県に生まれる。2008年南カリフォルニア大学経営学大学院博士課程修了。現在、南カリフォルニア大学経営学大学院准教授。Ph.D.
首藤信通[シュトウノブミチ]
1981年東京都に生まれる。2012年東京理科大学大学院理学研究科博士後期課程修了。現在、神戸大学大学院海事科学研究科講師。博士(理学)(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。
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