Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ統計的機械学習

金森 敬文【著】

オーム社（2018/11発売）

• サイズ A5判／ページ数 252p／高さ 21cm
• 商品コード 9784274223051
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

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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感想・レビュー

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[かずたん]

モデルを実装する際、必要最低限の理論について触れてあるため学びやすいです。すでに理論について知識ありPythonで実装したい人には向いていると思います。また、全体的に文章が読みやすいです。

2020/09/14

[yoshi1987]

理論の説明がしっかりしている

2020/05/27

[tamioar]

中級者向け。

2019/11/22