世界標準MIT教科書<br> データアナリティクスのための機械学習入門―アルゴリズム・実例・ケーススタディ

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世界標準MIT教科書
データアナリティクスのための機械学習入門―アルゴリズム・実例・ケーススタディ

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  • サイズ B5判/ページ数 472p/高さ 26cm
  • 商品コード 9784764906174
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3004

出版社内容情報



J.D. ケラハー[ジョンディーケラハー]
原著

B. マクナミー[ブライアンマクナミー]
原著

A. ダーシー[イーファダーシー]
原著

宮岡 悦良[ミヤオカ エツオ]
翻訳

下川 朝有[シモカワ アサナオ]
翻訳

黒澤 匠雅[クロサワ タクマ]
翻訳

目次

予測的データアナリティクスのための機械学習
データから知見そして意思決定へ
データ探索
情報量に基づく学習
類似度に基づく学習
確率に基づく学習
誤差に基づく学習
評価
ケーススタディ:顧客離れ
ケーススタディ:銀河の分類
予測的データアナリティクスのための機械学習の技法
機械学習のための記述統計とデータ可視化
機械学習のための確立の導入
機械学習のための微分法

著者等紹介

宮岡悦良[ミヤオカエツオ]
1987年カリフォルニア大学バークレー校大学院修了。Ph.D.現職、東京理科大学名誉教授

下川朝有[シモカワアサナオ]
2015年東京理科大学大学院修了。博士(理学)。現職、東京理科大学理学部第二部数学科講師

黒澤匠雅[クロサワタクマ]
2018年東京理科大学大学院修了。博士(理学)。現職、SAS Institute Japan株式会社コンサルタント(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。

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