実践Ｐｙｔｈｏｎによるベイズ分析とトピックモデル―先進的なデータ分析へのアプローチ

藤野 巖【著】

コロナ社（2024/04発売）

• サイズ A5判／ページ数 256p／高さ 22cm
• 商品コード 9784339029437
• NDC分類 417
• Cコード C3055

目次

１　確率と確率分布
２　データの統計分析の基本
３　ベイズ分析の基本
４　文書データ分析の基本
５　ユニグラムモデル
６　混合ユニグラムモデル
７　トピックモデル
８　Ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎライブラリによるトピックモデル
９　Ｇｅｎｓｉｍライブラリによるトピックモデル
１０　著者トピックモデル
１１　画像データセットからのトピック抽出
１２　船舶の航跡データからのトピック抽出

著者等紹介

藤野巖［フジノイワオ］
１９９１年東海大学大学院工学研究科博士課程修了、博士（工学）。２００８年東海大学情報通信学部教授。２０１６年～１７年フランス海軍アカデミー招聘研究員（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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[STEM読書会]

7, 8, 9, 11章を中心に読んだ

2025/04/14

[株式会社 コロナ社]

コロナ社読者モニターレビュー　全文へのリンク https://www.coronasha.co.jp/np/resrcs/review.html?goods_id=8131 【 ステラ 様（業界・専門分野：電気電子・情報）】掲載日：2024/04/16

2024/04/17