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

江崎 貴裕【著】

ソシム（2020/05発売）

• 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）
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