出版社内容情報
数多くのユーザーが使用するオープンソースの統計解析ソフトウェア「R」言語。そのRを、機械学習の局面でどのように活用すればよいのかに焦点を当て、代表的な機械学習の理論的な側面を押さえながら、Rによる実際の構築方法について解説します。
内容説明
Ｒは、統計解析のためのプログラミング言語・開発環境であり、機械学習で利用できるライブラリが数多く提供されています。ただし、膨大なデータの処理よりもプロトタイピングや検証に適しています。本書ではまず、機械学習の考え方や、その基礎となる統計についてわかりやすく説明します。それを踏まえて、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Ｒのさまざまな活用法を解説します。本書を読んで、Ｒによる機械学習の試行や検証を始めてみましょう。
目次
第１章 Ｒと機械学習の基礎
第２章 回帰分析で目的変数の値や発生確率を予測
第３章 クラスタリング分析の３つの手法でデータを分類
第４章 主成分分析・因子分析で属性を削減し因子を特定
第５章 アソシエーション分析で関連性がある物事を見極める
第６章 サポートベクターマシンでクラス分類
第７章 アンサンブル学習と正則化―モデルの組み合わせと過学習の解決
第８章 ベイズ推定とＭＣＭＣ―事後確率や状態確率を求める
第９章 ニューラルネットワークとディープラーニング
著者等紹介
長橋賢吾［ナガハシケンゴ］
フューチャーブリッジパートナーズ株式会社代表取締役、株式会社アプリックス代表取締役兼取締役社長。慶應義塾大学環境情報学部卒業。同大学院政策・メディア研究科修了、２００５年東京大学大学院情報理工学研究科修了。博士（情報理工学）。英国ケンブリッジ大学コンピュータ研究所訪問研究員を経て、２００６年日興シティグループ証券（現シティグループ証券）にてＩＴサービス・ソフトウェア担当の証券アナリストとして勤務したのち、２００９年３月にフューチャーブリッジパートナーズ株式会社を設立（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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こうきち
