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確率・統計
出版社名：共立出版
出版年月：2015年2月
ISBN：978-4-320-11103-5
２７５Ｐ ２６ｃｍ
Ｒで学ぶデータサイエンス ６/マシンラーニング
金明哲／編/辻谷將明／著 竹澤邦夫／著
組合員価格 税込
3,867
円
(通常価格 税込 4,070円)
割引率 5%
お取り寄せ
お届け日未定
※ご注文が集中した場合、お届けが遅れる場合がございます。
第２版にあたり、第３章 関数データ解析、第７章 ニューラルネットワーク、第９章 生存時間解析を全面改訂した。
第２版にあたり、第３章 関数データ解析、第７章 ニューラルネットワーク、第９章 生存時間解析を全面改訂した。
内容紹介・もくじなど
内容紹介：本書は，重回帰，関数データ解析，樹形モデル，判別分析，一般化線形回帰，ニューラルネットワーク，サポートベクターマシン，生存時間解析について解説し，Ｒを使ってこれらの手法を利用する方法を述べている。本書で取り上げた手法は，それ自体が有意義なマシンラーニングを実現するための有力な道具であるとともに，より高度な手法を理解したり構築したりする際の礎にもなる。第2版にあたり，第3章 関数データ解析，第7章 ニューラルネットワーク，第9章 生存時間解析を全面改訂した。
もくじ情報：第１章 序論；第２章 重回帰；第３章 関数データ解析；第４章 Ｆｉｓｈｅｒの判別分析；第５章 一般化加法モデル（ＧＡ…（
続く
）
内容紹介：本書は，重回帰，関数データ解析，樹形モデル，判別分析，一般化線形回帰，ニューラルネットワーク，サポートベクターマシン，生存時間解析について解説し，Ｒを使ってこれらの手法を利用する方法を述べている。本書で取り上げた手法は，それ自体が有意義なマシンラーニングを実現するための有力な道具であるとともに，より高度な手法を理解したり構築したりする際の礎にもなる。第2版にあたり，第3章 関数データ解析，第7章 ニューラルネットワーク，第9章 生存時間解析を全面改訂した。
もくじ情報：第１章 序論；第２章 重回帰；第３章 関数データ解析；第４章 Ｆｉｓｈｅｒの判別分析；第５章 一般化加法モデル（ＧＡＭ）による判別；第６章 樹形モデルとＭＡＲＳ；第７章 ニューラルネットワーク；第８章 サポートベクターマシン（ＳＶＭ）；第９章 生存時間解析
著者プロフィール
辻谷 將明(ツジタニ マサアキ)
１９４８年生まれ。１９８０年大阪府立大学大学院工学研究科修了。専攻は数理統計学。現職、大阪電気通信大学情報通信工学部情報工学科教授、工学博士
辻谷 將明(ツジタニ マサアキ)
１９４８年生まれ。１９８０年大阪府立大学大学院工学研究科修了。専攻は数理統計学。現職、大阪電気通信大学情報通信工学部情報工学科教授、工学博士
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文化情報学事典
村上征勝／監修 金明哲／編集 小木曽智信／編集 中園聡／編集 矢野桂司／編集 赤間亮／編集 阪田真己子／編集 宝珍輝尚／編集 芳沢光雄／編集 渡辺美智子／編集 足立浩平／編集
Ｒで学ぶデータサイエンス ８/ネットワーク分析
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シリーズＵｓｅｆｕｌ Ｒ ５/定性的データ分析
金明哲／編
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Ｒで学ぶデータサイエンス １９/経営と信用リスクのデータ科学
金明哲／編
Ｒで学ぶデータサイエンス １３/マーケティング・モデル
金明哲／編
シリーズＵｓｅｆｕｌ Ｒ １０/Ｒのパッケージおよびツールの作成と応用
金明哲／編
シリーズＵｓｅｆｕｌ Ｒ ４/戦略的データマイニング
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生存時間データ解析 Ｃｏｘ比例ハザードモデルからディープラーニングまで
辻谷將明／著 池亀和博／著
Ｒで学ぶ確率・統計
辻谷將明／著 和田武夫／著
もくじ情報：第１章 序論；第２章 重回帰；第３章 関数データ解析；第４章 Ｆｉｓｈｅｒの判別分析；第５章 一般化加法モデル（ＧＡ…（続く）
もくじ情報：第１章 序論；第２章 重回帰；第３章 関数データ解析；第４章 Ｆｉｓｈｅｒの判別分析；第５章 一般化加法モデル（ＧＡＭ）による判別；第６章 樹形モデルとＭＡＲＳ；第７章 ニューラルネットワーク；第８章 サポートベクターマシン（ＳＶＭ）；第９章 生存時間解析
１９４８年生まれ。１９８０年大阪府立大学大学院工学研究科修了。専攻は数理統計学。現職、大阪電気通信大学情報通信工学部情報工学科教授、工学博士
１９４８年生まれ。１９８０年大阪府立大学大学院工学研究科修了。専攻は数理統計学。現職、大阪電気通信大学情報通信工学部情報工学科教授、工学博士