出版社内容情報
機械学習やデータマイニングといった代表的なビッグデータの分析手法を、統計学や計量経済学との違いを明確にしながら解説する。
第１章 ビッグデータ時代の統計分析
第２章 ベイズ統計の基本
第３章 状態の推定とベイジアンネットワーク
第４章 分類と機械学習
第５章 判別と機械学習
第６章 データの次元圧縮と高次元回帰
第７章 テキスト解析と自然言語処理
第８章 ニューラルネットワークとディープラーニング
補 論 基礎事項の確認
照井伸彦［テルイ ノブヒコ］
著・文・その他
内容説明
近年注目の集まる、ビッグデータの代表的分析手法の全体像がわかる。機械学習やベイジアンネットワークといったビッグデータの代表的な分析手法を、統計学や計量経済学との違いを明らかにしながら解説。
目次
第１章 ビッグデータ時代の統計分析
第２章 ベイズ統計の基本
第３章 状態の推定とベイジアンネットワーク
第４章 分類と機械学習
第５章 判別と機械学習
第６章 データの次元圧縮と高次元回帰
第７章 テキスト解析と自然言語処理
第８章 ニューラルネットワークとディープラーニング
補論 基礎事項の確認
著者等紹介
照井伸彦［テルイノブヒコ］
１９９０年、東北大学大学院経済学研究科博士課程修了。経済学博士。山形大学人文学部講師、助教授、東北大学経済学部助教授、教授等を経て、東北大学大学院経済学研究科教授。情報・システム研究機構統計数理研究所客員教授を兼任。この間、ミネソタ大学経済学部、テキサスＡ＆Ｍ大学統計学部、エラスムス大学計量経済学部、オハイオ州立大学フィッシャービジネススクール客員研究員、メリーランド大学スミスビジネススクール客員教授を歴任。日本統計学会賞（第１８回、２０１３年）、Ｔｈｅ Ｔｊａｌｌｉｎｇ Ｃ．Ｋｏｏｐｍａｎｓ Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃ Ｔｈｅｏｒｙ Ｐｒｉｚｅ（共同、１９９２年）を受賞（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
