内容説明
本書は、「確率に基づく推論（ベイズ推定）」と「重要情報の抽出（スパースモデリング）」という二つの視点から、データの奥に潜む関係性を明らかにする方法を解説します。
経験や直感に頼らず、データそのものから現象の構造を導く「データ駆動科学」の基礎を、理論と実例を交えて学べる実践的な入門書です。
目次
第0章 はじめに
第1章 誤差論と最小二乗法の限界
第2章 ベイズ推定 ― 確率で因果律を遡る
第3章 スパースモデリング ― 重要成分を抽出する
付録
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