目次
１ 統計的モデリング―現実の意思決定へ向けて
２ 高次元データの統計的モデリング
３ 超高次元データへの対応について
４ モデル統合法
５ 高次元データとモデル統合
６ 総括
著者等紹介
安道知寛［アンドウトモヒロ］
１９７７年熊本県に生まれる。２００４年九州大学大学院数理学府博士課程修了。現在、慶應義塾大学大学院経営管理研究科准教授。数理学博士（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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感想・レビュー
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mah
5
高次元データ(p>n)の回帰問題を解きたい方必見。Lasso, SCAD等の先端的な手法が、適度に数式を交えつつ、分かりやすく体系的に整理されている。想定読者は修士〜か。2016/02/13
