[BOOKデータベースより]
第０章 はじめに（本書の目的；本書の構成 ほか）
第１章 誤差論と最小二乗法の限界（測定値と誤差の取り扱い方；間接測定値とその誤差 ほか）
第２章 ベイズ推定―確率で因果律を遡る（ベイズ推定における因果律の取り扱い；データ駆動科学におけるベイズ推定 ほか）
第３章 スパースモデリング―重要成分を抽出する（スパースモデリングとは；線形写像による問題の定式化 ほか）
付録
◆実験・計測データの「見方」を変える1冊◆
実験・計測データを扱う現場では、「データはあるが、何をどう読めばよいかわからない」という壁にしばしば直面します。
本書は、従来の誤差論や回帰分析の枠組みを超え、「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。
また、本書の中で用いるPythonプログラムも公開しています。
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。
【こんなお悩みにおすすめ】
・センサデータや測定値が膨大で、どこに注目すればよいかわからない
・ノイズが多く、同じ実験をしても結果が安定しない
・機械学習やベイズ推定という言葉は知っているが、自分の現場と結びつけられない
・情報の重要度やデータ解析の精度を客観的に評価したい
・実験や計測の方法を、データの視点から見直したい
【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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