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本 > 理学 > 数学 > 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)
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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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