内容説明
本書は、１９８０年代からデータ分析を武器に問題解決を行ってきた実務家が、統計学の基礎知識を有する技術者向けに、統計的方法を起点として機械学習の分析プロセスや各方法から得られるアウトプットなどの概要を、できるだけ数式を使わずに、グラフィカルに解説したものである。本書を通じて、多数の数値例を使って機械学習の各方法の基本を理解し、豊富なケーススタディから、機械学習によるデータ分析の流れやコツを習得できる。
目次
第１章 ビッグデータの可視化
第２章 モデル検証
第３章 カーネル主成分分析
第４章 クラスター分析
第５章 判別分析
第６章 サポートベクターマシン
第７章 ロジスティック判別分析
第８章 ニューロ判別分析
第９章 ニューラルネットワーク
第１０章 ランダムフォレスト
著者等紹介
廣野元久［ヒロノモトヒサ］
１９８４年、（株）リコー入社。以来、社内の品質マネジメント・信頼性管理の業務、ＳＱＣの啓蒙普及に従事、品質本部ＱＭ推進室長、ＮＡ事業部ＳＦ事業センター所長を経て、現在、（株）リコー倫理審査委員会委員。東京理科大学工学部経営工学科非常勤講師（１９９７～１９９８年）、慶應義塾大学総合政策学部非常勤講師（２０００～２００４年）。主な専門分野はＳＱＣ、信頼性工学（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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