出版社内容情報
スパース推定の本質を掴む１００問。理論を基にプログラム構築へと導かれていく。スパース推定を凸最適化問題として扱う点も新しい。
内容説明
阪大教授Ｊｏｅ Ｓｕｚｕｋｉが講義の演習問題を書籍化。Ｐｒｏｆ．Ｊｏｅの１００問でスパースの本質をつかむ！
目次
第１章 線形回帰
第２章 一般化線形回帰
第３章 グループＬａｓｓｏ
第４章 Ｆｕｓｅｄ Ｌａｓｓｏ
第５章 グラフィカルモデル
第６章 行列分解
第７章 多変量解析
著者等紹介
鈴木讓［スズキジョウ］
大阪大学教授、博士（工学）。１９８４年早稲田大学理工学部、１９８９年早稲田大学大学院博士課程修了、同大学理工学部助手、１９９２年青山学院大学理工学部助手、１９９４年大阪大学理学部に（専任）講師として着任。Ｓｔａｎｆｏｒｄ大学客員助教授（１９９５年～１９９７年）、Ｙａｌｅ大学客員准教授（２００１年～２００２年）などを経て、現職（基礎工学研究科数理科学領域、基礎工学部情報科学科数理科学コース）。データ科学、機械学習、統計教育に興味をもつ。現在もトップ会議として知られるＵｎｃｅｒｔａｉｔｙ ｉｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅで、ベイジアンネットワークに関する研究発表をしている（１９９３年７月）（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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正直な話、前書きに記されている”Statistical Learning with Sparsity”の劣化版だと思う。その本に比べ内容が薄い+説明が丁寧ではない。 メリットがあるとすれば、 ・日本語で読める ・pythonコードつき(ただしネットから無料で見られる) ・演習問題に答えがついている(ネット上にある) くらいだろうか。1つ目は大きなメリットでもないが。 ああ、買わなきゃよかった...上記の本の著者のために上記の本を購入すればよかった...2022/05/01
