データ分析のための数理モデル入門―本質をとらえた分析のために

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データ分析のための数理モデル入門―本質をとらえた分析のために

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  • サイズ A5判/ページ数 284p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784802612494
  • NDC分類 417
  • Cコード C2041

内容説明

そもそも、データ分析で何ができるのか。データ分析とは機械学習だけなのか。様々な分析手法の全体像と関係性は?データの背後に隠れた構造を知りたい。研究で使う解析手法について悩んでいる。データを分析する全ての人に贈る一冊です。

目次

第1部 数理モデルとは(データ分析と数理モデル;数理モデルの構成要素・種類)
第2部 基礎的な数理モデル(少数の方程式によるモデル;少数の微分方程式によるモデル;確率モデル;統計モデル)
第3部 高度な数理モデル(時系列モデル;機械学習モデル;強化学習モデル;多体系モデル・エージェントベースモデル)
第4部 数理モデルを作る(モデルを決めるための要素;モデルを設計する;パラメータを推定する;モデルを評価する)

著者等紹介

江崎貴裕[エザキタカヒロ]
東京大学先端科学技術研究センター特任講師。2011年、東京大学工学部航空宇宙工学科卒業。2015年、同大学院博士課程修了(特例適用により1年短縮)、博士(工学)。日本学術振興会特別研究員、国立情報学研究所特任研究員、JSTさきがけ研究員、スタンフォード大学客員研究員を経て、2020年より現職。東京大学総長賞、井上研究奨励賞など受賞。数理的な解析技術を武器に、統計物理学、脳科学、行動経済学、生化学、交通工学、物流科学など幅広い分野の問題に取り組んでいる(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。